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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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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪,设置环境、启动服务,并提供记录参数、指标与产物的代码示例,保持模型训练可复现且便于对比。
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运行多平台机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境(本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal),并自动执行预检、代码同步(rsync/git)、集成实验跟踪工具(如W&B),最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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AI安全扫描与漏洞检测
aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
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本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架,提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测,包括越狱测试,确保AI系统的安全性和可靠性。
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语音克隆实验室:生成可重用音色
voice-clone-lab
opensquilla/opensquilla
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该功能提供专业的语音克隆服务,能够从本地音频样本创建并注册可重用的虚拟声音。它严格遵循“先征得同意”的工作流,必须获取发言人身份、使用范围和样本来源的明确同意。适用于需要品牌一致性、高性能TTS、虚拟人内容或专业配音的场景。
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