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Hugging Face资源管理命令行工具
hugging-face-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
286
这是一个官方的、全面的命令行工具,用于管理Hugging Face Hub上的所有资源。它可以帮助用户下载、上传、同步和管理模型、数据集、Spaces和云存储桶。它支持复杂的认证、本地缓存和数据操作,是进行机器学习工作流的必备工具。
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Hugging Face云工作流执行
hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置,支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务,并将结果持久化到Hugging Face Hub。
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Vast.ai GPU成本优化指南
vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
191
本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式(Spot)实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用,确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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Vast.ai上的机器学习部署指南
vastai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
本指南提供了一套完整的机器学习工作流部署解决方案,专门用于Vast.ai GPU云平台。内容涵盖了从优化Docker镜像以提高效率,到使用自动化Python脚本进行资源搜索和实例创建,再到数据传输和部署后健康检查的全流程指导,确保ML服务能够稳定、高效地运行。
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Vast.ai GPU实例生命周期管理
vastai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
本指南全面演示了在Vast.ai上管理GPU计算资源的完整生命周期。内容涵盖使用CLI和REST API搜索可用硬件、配置GPU实例(例如使用PyTorch镜像)、通过SSH连接、运行深度学习工作负载,以及最后销毁实例以停止计费。适用于测试云集成或管理机器学习计算流水线。
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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境,只需准备数据集,即可利用云端GPU资源进行训练,并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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无服务器GPU云平台:AI训练与推理
serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
281
这是一个零配置的无服务器GPU云平台,专为运行复杂的机器学习工作负载而设计,包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置(无需SSH或Docker),支持本地优先和自动弹性伸缩,适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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Modal:AI/ML无服务器云平台
modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型(如大型语言模型),而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储,并且整个基础设施都可以纯代码定义,极大简化了开发流程。
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CoreWeave GPU成本优化指南
coreweave-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
本指南提供了一套全面的策略,用于优化CoreWeave上的云GPU资源支出。它涵盖了从根据模型需求进行精细化资源配置(Right-sizing),到为开发环境实施从零扩展(Scale-to-Zero),以及利用量化技术(如AWQ)等多个维度,帮助用户在确保高性能的同时,实现AI/ML工作负载的最大化成本节约。
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结构生物学计算云平台
tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
78
Tamarind Bio是一个云平台,为计算生物学提供托管的GPU资源。它汇集了数百种开源工具,用于执行复杂的生物计算任务,包括蛋白质结构预测(如AlphaFold)、从头蛋白质设计、抗体工程、分子对接和分子动力学模拟。用户无需本地高性能硬件,即可通过统一API提交任务并获取预测的结构和生物物理评分。
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