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Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Databricks ML模型全生命周期管理

databricks-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Langfuse LLM评估与基准测试

langfuse-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Replicate 模型自动化

replicate-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

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。

模型版本追踪

tracking-model-versions

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

W&B实验追踪管理

weights-and-biases

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

提示治理工具包

prompt-governance

alirezarezvani/claude-skills

将提示视为生产级代码，提供注册中心、评估流水线和治理流程，帮助团队管理版本、测试质量、推进上线并防止回归。

大型语言模型微调与部署工作流

together-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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