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云GPU
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Hugging Face云工作流执行
hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
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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Lambda Labs GPU 云指南
lambda-labs-gpu-cloud
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
77
针对 Lambda Labs GPU 云实例的使用手册,包含适用场景、控制台/SSH/API 启动流程、GPU 选型、价格优势,以及带有 Lambda Stack 的持久化存储等实战细节。
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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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机器学习训练数据安全管理
vastai-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南提供了在云端GPU实例(如Vast.ai)上安全管理训练数据和模型工件的完整流程。它涵盖了数据传输(SCP、压缩、云存储)、AES-256加密实现、模型检查点到S3的持久化,以及实例销毁前的安全数据清理,确保了整个机器学习项目的合规性和数据完整性。
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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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Modal 云端GPU平台
modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境,按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等,方便部署模型、推理服务和批处理作业,不用写 Dockerfile。
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Hugging Face云端大型语言模型训练
hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
481
本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施,进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL(SFT, DPO等)或Unsloth等前沿方法,无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务,并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
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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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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核心AI数据管理与合规
coreweave-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程,包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准(AES-256)和数据安全合规要求。
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云端机器学习工作负载迁移指南
coreweave-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
205
本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载(包括推理服务和训练管道)从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署,帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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