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Databricks MLflow 训练部署流程
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
引导机器学习团队在 Databricks 上完成特征工程、MLflow 实验跟踪、模型注册与版本管理,并最终部署模型服务,适合构建生产级流水线。
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特征工程助手
feature-engineering-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
自动触发的特征工程助手,在提及相关场景时提供数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪等机器学习训练指导。
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半二次量化方案
hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
156
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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超参数调优助手
hyperparameter-tuner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
在机器学习训练流程中提供超参数调优的自动化指导,覆盖数据准备、模型训练与实验追踪,输出符合业界标准的代码与配置并进行校验。
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Klingai风格迁移
klingai-style-transfer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
464
在 Kling AI 视频生成中应用艺术风格与视觉效果,借助风格描述、参考图与提示迭代,输出契合品牌调性或实验性造型的风格化视频。
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混合精度训练助手
mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
自动化提供混合精度机器学习训练指导,涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪,生成可用代码与配置并进行校验。
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Mlflow 追踪配置
mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪,提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出,支持训练流程的数据准备与模型调优。
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现代MLOps工程指南
mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
该技能聚焦MLOps工程,涵盖可扩展的ML基础设施、流水线编排、实验跟踪、模型注册及跨AWS、Azure、GCP等云平台的部署自动化,为生产级系统提供规范和校验。
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模型检查点管理器
model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导,涵盖实践建议、代码示例与校验,助力实验稳定可复现。
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模型可解释性工具
model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中,自动响应模型可解释性工具相关请求,提供分步实践、代码配置与验证建议,助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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OpenRouter 模型路由
openrouter-model-routing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
实现 OpenRouter 模型路由,支持 A/B 测试、渐进发布与性能驱动的模型选择,便于在多个环境中优化多模型部署与实验。
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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
429
Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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