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搜索 机器学习部署 ，共找到 25 条记录
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A/B测试配置生成器

a-b-test-config-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
此技能自动生成用于机器学习部署的A/B测试配置，提供规范流程、代码示例和校验建议，帮助模型上线后具备完整的监控与灰度能力。
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金丝雀部署配置

canary-deployment-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
为机器学习生产环境提供金丝雀部署构建自动化指导，涵盖模型服务、MLOps流水线、监控与配置验证。
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Databricks ML模型全生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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数据集加载器创建者

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
自动化提供数据集加载器构建指导，涵盖数据准备、训练与调参，配合行业规范校验与可部署代码，加速机器学习训练流程。
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自动化模型部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。
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FastAPI 机器学习端点

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
在提及 FastAPI ML 端点时自动提供部署指导、代码示例和配置校验，确保按行业最佳实践上线服务。
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Flask 机器学习API生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
自动完成基于Flask的机器学习API部署，提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成，并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。
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GPU资源优化器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导，生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。
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梯度裁剪助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
梯度裁剪助手针对机器学习训练流程提供自动化支持，指导梯度裁剪模式、生成可部署代码与配置，并校验 PyTorch、TensorFlow 等框架下的结果。
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多智能体MLOps管道编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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