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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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AWQ 激活感知权重量化
awq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
421
AWQ 利用激活感知权重保护技术,将 7B-70B 模型压缩到 4-bit,在受限显存上保持精度并提升近 3 倍推理速度,可配合 vLLM、Marlin 等加速后端部署大模型。
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Azure AI项目管理SDK for Java
azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK,用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口,用于处理关键的AI项目操作,包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署,极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI项目管理SDK for Java
azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK,用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口,用于处理关键的AI项目操作,包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署,极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure Arize AI 可观测性与评估管理
azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个用于.NET的Azure SDK,专门用于管理Azure资源管理器中的Arize AI可观测性和评估资源。它允许开发者程序化地对AI组织资源进行创建、读取、更新和删除,是用于监控、跟踪和评估部署在Azure上的AI模型性能的关键工具。
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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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BigQuery ML 模型创建器
bigquery-ml-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
一项 GCP 技能,自动响应 BigQuery ML 模型创建请求,提供最佳实践指导、可生产部署的示例和标准校验,涵盖计算、存储、大查询、Vertex AI 及其他平台服务。
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CLIP 视觉语言工具
clip
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
142
CLIP 借助预训练对比模型,在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。
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领先计算机视觉架构师
computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测(YOLO26)、基于提示的语义分割(SAM 3)以及利用视觉语言模型(VLM)进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景,尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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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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自动化模型部署
deploying-machine-learning-models
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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LLM微调专家指南
fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
321
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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