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Azure ML SDK：机器学习资源管理
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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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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Langfuse LLM评估与基准测试
langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
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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Replicate 模型自动化
replicate-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
74
通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。
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模型版本追踪
tracking-model-versions
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索，适用于需要模型注册或部署支持的场景。
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W&B实验追踪管理
weights-and-biases
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
444
W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间，帮团队统一管理实验、工件与版本线索。
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PufferLib强化学习环境框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
56
PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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Azure AI容器化代理
agents-v2-py
sickn33/agentic-awesome-skills
481
使用Azure AI Projects SDK在Azure AI Foundry中创建基于容器的托管代理。涵盖安装、认证、代理创建、版本管理、资源配置和工具配置等步骤。
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Azure AI 托管智能体
hosted-agents-v2-py
sickn33/agentic-awesome-skills
145
使用 Azure AI Projects SDK 构建基于容器的 Azure AI 托管智能体。涵盖安装、认证、ImageBasedHostedAgentDefinition 参数、版本管理、资源分配、协议版本及工具配置。
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Langfuse 大模型可观测性
langfuse
sickn33/agentic-awesome-skills
109
使用 Langfuse 为 LLM 应用接入链路追踪、提示词版本管理与效果评估，涵盖 SDK 配置、敏感数据脱敏、Span 校验、数据集对比及生产环境调试。
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1
语言
简体中文
English
