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搜索 模型服务 ，共找到 44 条记录
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
494
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成

typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
165
本指南详细介绍了如何使用TypeScript和MCP v2 SDK生成一个完整的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了Node.js项目搭建、选择传输层（HTTP或stdio）、实现复杂、经过Schema验证的工具和资源，适用于构建类型安全、功能强大的AI后端服务。
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AI安全扫描与漏洞检测

aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
177
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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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

coreweave-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。
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ElevenLabs 调试信息收集

elevenlabs-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
本工具用于收集 ElevenLabs 服务的全套诊断信息，旨在为技术支持提供完整的证据链。它会自动获取 SDK 版本、API 连接状态、配额使用情况、可用音色和模型信息。当遇到持续性问题或需要提交专业技术支持工单时，使用此功能进行故障排查。
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Together AI模型部署集成服务

together-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供了一套生产级容器化集成服务，用于连接Together AI平台。它支持通过Together的OpenAI兼容API，实现对100多个开源模型的推理、微调和部署。集成了完善的Docker配置、健康检查和无停机滚动更新机制，确保了高性能和高可靠性的实时大模型服务。
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Together AI生产部署清单

together-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
374
本清单是一份完整的M/Ops指南，用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节，包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制（如断路器和重试）、以及全面的监控和成本控制，确保大型语言模型（LLM）服务的稳定性和可靠性。
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生产级AI模型部署架构

together-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
333
这是一套用于构建可扩展、高可用、成本高效的AI服务层的参考架构。它涵盖了完整的AI生命周期管理，包括智能模型路由（实现成本与性能的权衡）、响应缓存、异步批量处理和模型微调管线管理。适用于需要跨多个开源模型提供高可用性的企业级应用。
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AI智能体工具上下文安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
用于全面审计AI智能体使用的模型上下文协议（MCP）服务器。该工具可检测工具投毒、工具遮蔽、数据泄露、SSRF和未授权暴露等关键安全漏洞。在集成新工具或进行安全审查时使用，确保AI系统供应链的可靠性。
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