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Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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特征工程助手

feature-engineering-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
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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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Langfuse CI/CD：LLM质量测试集成

langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线（例如GitHub Actions）中，用于自动化大型语言模型（LLM）的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁，确保AI应用的稳定性和性能。
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Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供一套完整的LLM评估工作流，使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验（包括LLM-as-a-Judge）等多个环节，旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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混合精度训练助手

mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
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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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模型检查点管理器

model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
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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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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化 PyTorch 训练流程，提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议，遵循行业最佳实践，适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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