用途：在机器学习训练场景中，为分布式训练配置提供自动化协助，属于 ML Training 技能类别。
主要能力：当请求中出现“distributed training setup”，或询问分布式训练配置的模式与最佳实践时自动激活；提供分步指导，遵循常见行业实践与模式，生成可用于生产的代码与配置，并按通用标准校验输出。输出包括生成的配置与代码、最佳实践建议以及校验结果。
使用方式：在请求中提及“distributed training setup”即可触发，例如“Help me with distributed training setup”，技能会给出分步指导并生成相应配置。
适用场景：需要搭建分布式训练环境、了解分布式训练配置模式或最佳实践、以及需要生成相关配置与代码的机器学习训练任务。
限制与前提：需要已配置相关开发环境、可访问必要工具与服务，并具备 ML Training 概念的基础理解。常见错误处理包括：配置无效（缺少必填字段，需查阅文档确认必需参数）、工具未找到（依赖未安装，需按前提安装所需工具）、权限被拒（访问权限不足，需核实凭据与权限）。官方文档、最佳实践指南与社区示例等资源在资料中未提供具体链接，暂未提供。标签：ml、training、pytorch、tensorflow、sklearn。