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搜索 GPU ，共找到 46 条记录

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Ollama本地LLM部署配置

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。

闪电注意力优化器

optimizing-attention-flash

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。

高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 vLLM 的分块注意力、连续批处理、量化与张量并行能力，为 OpenAI 兼容接口提供高吞吐量的生产级大模型服务，兼顾延迟、GPU 利用和扩展性。

GLSL着色器编程指南

shader-programming-glsl

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南是高效GLSL着色器（顶点/片段）的专家教程，适用于WebGL和游戏引擎。内容涵盖着色器结构、Uniforms、varying变量等基础知识，并深入讲解了射线行进、图像后处理等高级图形渲染技术，帮助用户优化GPU性能，实现自定义视觉效果。

SkyPilot 多云作业编排

skypilot-multi-cloud-orchestration

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排，自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务，帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。

Vast.ai CI/CD GPU自动化测试

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本技能指导如何将Vast.ai的GPU资源配置集成到CI/CD流程中（如GitHub Actions）。它能实现自动化、成本可控的GPU测试、模型验证和性能基准测试。通过脚本管理实例的生命周期，确保测试环境稳定且资源使用后能自动清理，大大提高了DevOps流程的可靠性和效率。

Vast.ai错误排查与使用指南

vastai-common-errors

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本指南是Vast.ai平台全面的错误诊断和解决手册。它详细介绍了在使用过程中遇到的各种常见错误，包括API状态码（如401、429）、实例生命周期问题、CLI命令失败、Docker镜像加载错误、SSH连接故障以及CUDA内存不足等。帮助用户快速解决问题，优化GPU资源使用效率。

Vast.ai调试诊断工具包

vastai-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于收集全面的Vast.ai GPU实例诊断证据。该工具包可自动获取账户信息、实例状态、运行日志、远程GPU指标（如nvidia-smi）以及API连接性测试结果，是遇到持续基础设施问题时准备技术支持工单的必备工具。

云GPU权限与成本治理

vastai-enterprise-rbac

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本技能提供了一套基于RBAC的云GPU资源管理和成本治理方案。它支持为不同团队设置独立的API密钥、GPU白名单、实例数量限制和每日预算上限。通过审计日志和支出报告，确保资源使用合规，实现精细化的成本核算和权限隔离。

Vast.ai GPU实例故障处理手册

vastai-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Vast.ai GPU云资源认证与配置

vastai-install-auth

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本指南详细介绍了如何安装和配置Vast.ai的命令行接口（CLI）和REST API。它用于设置新的云资源集成，管理API密钥，并初始化访问Vast.ai GPU计算资源。内容涵盖了CLI认证步骤、环境配置以及使用Python客户端进行资源搜索、创建和销毁操作。

GPU工作负载本地开发循环

vastai-local-dev-loop

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本技能指导用户搭建一套高效、可复现的本地开发环境，用于GPU工作负载的测试。它涵盖了使用Docker本地运行GPU镜像、通过Mocking模拟Vast.ai API调用等关键步骤，旨在大幅降低开发过程中的云GPU资源成本，并加速软件迭代周期。

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