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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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多智能体AI工作流编排
gastown
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
149
这是一个用于Claude Code的复杂多智能体编排系统。它允许用户同时运行多个AI代理来处理大型项目。系统负责管理整个开发生命周期,包括工作追踪、代理生命周期管理和代码合并,确保复杂的并行AI任务得以高效完成。
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生产级Genkit应用流开发
genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
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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AI助手开发专家
llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/antigravity-awesome-skills
103
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境,开发出具备实际商业价值的AI应用。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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自主AI研究编排引擎
autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
271
该技能利用两循环架构,编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期,从文献综述、假设形成、运行受限实验,到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理,能自主驱动整个流程,并结构化工作空间,定期向用户汇报进度。
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YOLO模型微调与部署
model-training
SharpAI/DeepCamera
347
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具,支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流,在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力,并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式,最后可一键部署为活动的检测技能。
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1
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简体中文
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