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搜索 AI训练 ，共找到 26 条记录
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Vast.ai GPU实例故障处理手册

vastai-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
本手册提供了一套完整的Vast.ai云GPU实例故障应急响应流程。它系统性地涵盖了包括抢占、训练任务崩溃和GPU硬件故障等常见场景。用户可以遵循手册中的排查、缓解、恢复和事后分析步骤，最大程度地减少停机时间，保障计算任务的持续性。
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GPU工作负载迁移：Vast.ai实战指南

vastai-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了GPU工作负载的迁移流程，指导用户如何将深度学习训练环境从AWS、GCP等主流云平台或其它GPU云迁移到Vast.ai。内容涵盖成本对比分析、Docker镜像适配、云凭证处理以及完整的验证和回滚步骤，是进行复杂计算资源迁移的实战手册。
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Vast.ai 安全基础与最佳实践

vastai-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了使用Vast.ai云环境时的安全最佳实践指南。内容涵盖API密钥管理、强化SSH访问安全、数据销毁前的安全清理，以及网络传输规范。适用于构建和维护安全、可靠的AI开发和模型训练环境。
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PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
179
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略，便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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安全技能生成器

security-skill-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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帮助团队快速定义并部署以安全为核心的技能或流程，适用于自动化或训练场景。
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上下文文档实时查询

documentation-lookup
affaan-m/everything-claude-code
91
当用户询问特定库或框架（如React、Next.js、Prisma）的最新信息、API用法或代码示例时，本技能通过Context7实时获取最新的官方文档。它避免了使用过时的训练数据，确保提供的所有信息都基于当前版本的最佳实践和权威指南。
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Copilot CLI 精通训练

cli-mastery
github/awesome-copilot
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针对 GitHub Copilot CLI 的互动训练，涵盖教学课、测验、情境挑战与完整参考，讲解斜杠命令、快捷键、模式、代理、技能、MCP 与配置，输入“cliexpert”即可启动。
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苏格拉底式辅导指南

mentoring-juniors
github/awesome-copilot
474
为初级开发者与 AI 新手提供一套苏格拉底式辅导方法，通过提问引导、Copilot 反思循环及安全提醒，强调理解而非直接给答案，适用于训练期与日常开发沟通。
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PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
102
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略，便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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CoreWeave GPU性能调优指南

coreweave-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南提供了在CoreWeave平台上优化GPU推理性能的专家策略。内容涵盖了根据不同工作负载（如LLM推理、图像生成、模型训练）选择最佳GPU、使用vLLM实现连续批处理优化，以及基于指标的HPA自动扩缩容配置。帮助用户最大化GPU利用率，降低推理延迟，提升AI模型部署效率。
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CoreWeave生产部署检查清单

coreweave-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份清单用于指导将GPU工作负载（如推理服务或模型训练）从开发环境迁移到CoreWeave生产环境的全部关键步骤。它系统地覆盖了自动伸缩、资源配置、安全策略、持久化存储、性能监控和故障回滚等MLOps及DevOps最佳实践。
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MindTickle 本地开发调试工具

mindtickle-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于与MindTickle API集成的本地开发环境。它通过模拟训练模块、用户进度和辅导数据等核心功能，为开发者提供了一个快速的反馈循环。开发者可以在不依赖实时MindTickle实例的情况下，构建和测试销售就绪度仪表板和功能，支持模拟模式（Mock Mode）和沙箱模式（Sandbox Mode）切换。
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