用途：把机器学习实验部署到本地 GPU、远程 SSH 服务器、Vast.ai 实例或 Modal 无服务器 GPU 并运行。
主要能力：读取项目中的 CLAUDE.md 判断环境类型（gpu: local/remote/vast/modal）；检查目标机器 GPU 是否空闲（memory.used < 500 MiB）；按 code_sync 设置用 rsync 或 git 同步代码（默认 rsync，不上传数据和 checkpoint）；必要时为训练脚本加入 W&B 日志；远程用 screen 会话绑定 GPU 启动；Modal 则委托 /serverless-modal 生成 modal_launcher.py 并以 modal run 运行；Vast.ai 在 auto_destroy 为 true 时实验结束后自动销毁实例并下载结果。
使用方式：先在 CLAUDE.md 中填写服务器信息（gpu、SSH 别名、conda 环境、代码目录、code_sync、wandb 等）。Vast.ai 需 pip install vastai && vastai set api-key YOUR_KEY，并上传 SSH 公钥；Modal 需 pip install modal && modal setup，并在网页端绑定支付方式。
限制：GPU 可用性必须先行检查；每个实验独立 screen 会话与 GPU；W&B 仅在 wandb: true 时启用；使用 Vast.ai 需报告运行成本，Modal 运行前需估算成本；资料未提供具体支持的任务类型、模型规模或其他环境细节。