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Azure Weights & Biases 实例管理
azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK,旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境,包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录(SSO)等,实现Azure生态系统中的ML可观测性,非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Weights & Biases 实例管理
azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK,旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境,包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录(SSO)等,实现Azure生态系统中的ML可观测性,非常适合构建MLOps流水线。
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生产级机器学习管道与MLOps
ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
488
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪(如MLflow)、模型注册和自动化部署,确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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MLOps流程自动化与基础设施
mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps(机器学习运维)流程,覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排,并深入了解主流云平台(AWS、Azure、GCP)的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码(IaC)和Kubernetes部署,帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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CoreWeave GPU部署CI/CD集成
coreweave-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建(推送到GHCR)和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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简体中文
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