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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

CoreWeave GPU集群故障排查

coreweave-common-errors

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本指南旨在为用户提供一套完整的CoreWeave基础设施故障排除流程。它专门用于诊断和修复在使用Kubernetes部署AI/ML工作负载时遇到的核心问题，包括GPU资源调度、Pod状态异常、CUDA内存不足以及网络通信超时等。

CoreWeave本地开发部署流程

coreweave-local-dev-loop

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本指南旨在为CoreWeave GPU部署提供完整的本地开发工作流。它涵盖了从本地构建Docker容器、使用kubectl进行YAML清单的预验证（dry-run），到最终部署AI推理服务所需的完整流程和最佳实践。

CoreWeave GPU迁移与升级

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该工具用于管理和自动化CoreWeave云基础设施的升级与迁移过程。它支持执行GPU型号升级（如A100到H100）、CUDA版本兼容性检查，并利用Kubernetes API审计部署、检测过时实例，确保集群平稳过渡。

CoreWeave诊断信息收集包

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本工具用于收集CoreWeave集群的全面诊断信息，包括GPU节点状态、Kubernetes Pod日志、集群事件和资源分配情况。它将所有关键的系统诊断数据打包成一个归档文件，极大地简化了提交技术支持工单的流程，便于快速定位容器化环境下的故障根源。

CoreWeave企业级RBAC权限管理

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本技能用于配置CoreWeave平台上的企业级RBAC（基于角色访问控制）和命名空间隔离策略。它指导用户如何为多团队的GPU工作负载设置严格的资源配额和权限边界，有效防止资源争抢（noisy-neighbor），实现资源隔离，并满足企业级的安全和合规性要求。

CoreWeave多环境部署配置

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本技能旨在指导用户在CoreWeave云平台上配置和管理多环境（开发、预发布、生产）的GPU基础设施。它通过隔离Kubernetes命名空间，为每个环境设置独立的GPU配额、扩缩容策略和访问控制，确保AI/ML工作负载的资源安全与稳定性，支持从开发到生产的完整推广流程。

CoreWeave GPU工作负载监控

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用于为在Kubernetes上运行的CoreWeave GPU工作负载提供全面的可观测性监控。它实时跟踪GPU利用率、内存使用、推理延迟和作业完成率等关键指标。帮助用户建立监控看板和告警规则，主动发现资源浪费或系统故障，确保AI/ML应用的稳定和可靠运行。

CoreWeave GPU性能调优指南

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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。

CoreWeave生产部署检查清单

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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。

核心云资源配额与限流管理

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本技能用于管理CoreWeave云服务的GPU配额和速率限制。它提供了使用`kubectl`检查资源配额的方法，并演示了使用Python `asyncio`实现推理请求队列，确保在高并发环境下资源分配的稳定性和效率。

CoreWeave GPU工作负载安全配置

coreweave-security-basics

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本技能旨在指导用户如何在CoreWeave平台上安全部署GPU工作负载。涵盖了从API密钥管理、RBAC权限控制到网络策略（NetworkPolicy）的全面安全最佳实践。帮助用户有效隔离命名空间、保护模型权重和敏感训练数据，确保云原生环境的高安全性。

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