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Lambda Labs GPU 云指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Retell AI语音代理与通话测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本教程使用Retell AI SDK（TypeScript）展示了如何创建和测试语音代理。流程包括：配置底层的LLM（设定代理人设），创建语音代理实例，并通过API发起模拟出站电话或Web通话。适用于需要集成AI语音客服、电话自动化或复杂呼叫流程的业务场景。

端到端计算机视觉系统部署

senior-computer-vision

alirezarezvani/claude-skills

提供完整的视觉AI系统构建流程指导。内容涵盖目标检测、实例分割、语义分割和视频分析等核心能力，从数据集准备、架构选择、PyTorch训练到模型优化（ONNX/TensorRT）和生产部署，确保系统能在各种边缘或云端设备上高效运行。

Vast.ai GPU成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

机器学习训练数据安全管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Vast.ai上的机器学习部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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