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生产级机器学习管道与MLOps

Jeffallan/claude-skills

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。

PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。

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 安全基础与最佳实践

vastai-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

CoreWeave生产部署检查清单

coreweave-prod-checklist

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

CoreWeave GPU工作负载安全配置

coreweave-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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