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Vertex AI多智能体部署专家

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专注于使用Google ADK（代理开发工具包）构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排（序列/并行/循环）、A2A协议通信、状态管理（内存库）和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流，尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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金丝雀部署配置

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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

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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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Databricks ML模型全生命周期管理

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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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自动化模型部署

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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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Flask 机器学习API生成器

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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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GCP生产代码示例生成器

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该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform（GCP）代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置（如Terraform/IaC）、安全最佳实践（IAM，VPC-SC）和监控设置，确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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生产级Genkit应用流开发

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本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期，包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流，支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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Google 云代理 SDK

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掌握 Google Cloud 的 Agent 开发工具包与起步包，构建容器化多智能体、自动化 RAG、CI/CD 流水线，面向 Cloud Run、GKE、Agent Engine 等生产级部署。
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GPU资源优化器

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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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大型语言模型（LLM）实现与训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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推理延迟分析器

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本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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