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AWQ 激活感知权重量化
awq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
421
AWQ 利用激活感知权重保护技术,将 7B-70B 模型压缩到 4-bit,在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度,可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。
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半二次量化方案
hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程,兼容 vLLM 与 HuggingFace,支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调,适合快速部署与实验极限量化。
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LangGraph 智能代理框架
langgraph
sickn33/antigravity-awesome-skills
132
LangGraph 生产级框架,帮助构建有状态多角色 AI 代理,涵盖图构建、状态管理、持久化、人工参与与 ReAct 模式,适用于 Python 后端部署。
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Hugging Face模型评估管理
hugging-face-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格,导入外部基准分数,并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估,确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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本地大型语言模型评估工具
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架,包括`inspect-ai`和`lighteval`,并提供灵活的后端选择(如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`),以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择,但不负责远程任务调度或结果发布。
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JavaScript客户端机器学习
transformers-js
sickn33/antigravity-awesome-skills
266
该工具允许开发者在JavaScript或TypeScript环境中直接运行先进的机器学习模型。它支持自然语言处理(文本生成、总结、翻译)、计算机视觉(图像识别、目标检测)和音频处理等多种任务。特别适用于构建无需后端支持、完全在浏览器端运行的多模态AI应用。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
493
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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Cohere流式事件与RAG连接器处理
cohere-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
179
本指南演示了如何使用Cohere的`chatStream`方法实现鲁棒的实时流式UI。内容涵盖了内容增量、RAG引用信息、工具调用等多种事件类型的处理。同时提供了基于SSE的后端API示例,适用于将复杂的AI功能实时展示给前端用户。
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LangChain OTEL 可观测性追踪
langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry(OTEL)原生后端。它解决了核心可观测性痛点,包括确保提示词内容(Prompt Content)的准确捕获、实现子图(Subgraph)级的跨越式Span传播,并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标(SLO)。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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Seedance 2.0 AI视频生成器
seedance-2-prompt
opensquilla/opensquilla
229
专业的AI视频生成工具,可根据结构化的英文提示词,结合可选的起始帧图像或角色参考图,生成时长3至15秒的高质量视频片段。该工具支持对接多个主流AI视频后端,适用于需要生成电影级镜头和连续角色场景的创意项目。
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本地GGUF大型语言模型部署
huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南,用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型(LLMs)。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置,以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口,适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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1
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简体中文
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