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通过inference.sh CLI使用Black Forest Labs的FLUX模型生成图片。支持的模型：FLUX Dev LoRA、具备自定义风格适配的FLUX.2 Klein LoRA。功能包括：文本生成图片、图片生成图片、LoRA微调、自定义风格。触发关键词：flux、flux.2、flux dev、flux schnell、flux pro、black forest labs、flux image、flux ai、flux model、flux lora
适用于sona-learning-optimizer的Agent技能 - 使用$agent-sona-learning-optimizer调用
在NGC PyTorch容器内的本地NVIDIA GPU上微调任意HuggingFace CV/VLM/LLM模型。适用于以下场景：用户需要微调HuggingFace模型（全量微调或LoRA）、端到端训练视觉/VLM/LLM模型、生成可复现的HF训练流水线、在规模化部署前本地对HuggingFace模型进行冒烟测试、将微调后的模型附带模型卡片推送到HF Hub，或是为已有的HuggingFace微调任务生成独立的可重运行技能。支持图像分类、目标检测、语义/实例/全景分割、深度估计、图文到文本VLM（SFT/LoRA）以及LLM的SFT/DPO/GRPO。六步工作流：检查与验证、硬件与NGC镜像选型、方案调研、生成项目与冒烟测试、训练+评估+推理、推送与生成可重运行技能。
使用LoRA、QLoRA及25+种方法实现大语言模型（LLM）的参数高效微调。适用于GPU内存有限时微调大模型（7B-70B参数规模）、需要在仅训练<1%参数的同时最小化精度损失，或是多适配器部署的场景。这是HuggingFace官方推出的、与transformers生态系统集成的库。
针对机器人动作生成场景，对OpenVLA-OFT和OpenVLA-OFT+策略进行微调和评估，支持连续动作头、LoRA适配、FiLM调节，可在LIBERO仿真环境和ALOHA真实世界部署环境中运行。适用于复现OpenVLA-OFT论文结果、训练自定义VLA动作头（L1或扩散模型）、部署面向ALOHA的服务端-客户端推理，或是调试归一化、LoRA合并、跨GPU问题的场景。
使用Lightning AI的LitGPT实现并训练大语言模型（LLM），支持20余种预训练架构（Llama、Gemma、Phi、Qwen、Mistral等）。适用于需要简洁的模型实现、深入理解架构原理，或是采用LoRA/QLoRA进行生产级微调的场景。所有实现均为单文件形式，无额外抽象层。
Replicate平台上AI图像生成与编辑模型的提示词撰写技巧。适用于为图像模型编写提示词或构建图像生成功能时使用。