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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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持久化代理记忆
memos-local
MemTensor/MemOS
290
为 OpenClaw 代理提供本地 MemOS 持久记忆,自动安装配置、升级,并通过可视化 Memory Viewer 管理离线数据。
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本地GGUF大型语言模型部署
huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能提供了一套完整的指南,用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型(LLMs)。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置,以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口,适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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SkillOpt-Sleep:智能体离线自我进化
skillopt-sleep
alirezarezvani/claude-skills
283
SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”,使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话,挖掘重复任务,并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中,并通过严格的验证门控机制,只采纳真正有效的、可增量的改进,从而提高代理的长期工作能力。
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加载和缓存OpenMed生物医学模型
loading-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
190
该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别(NER)模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后,即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型,并提供配置缓存目录、指定设备(CPU/GPU)以及处理多种模型标识符(注册键、完整HF ID或本地路径)。
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设备端隐私信息模型选择
pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
215
本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息(PII)检测模型。它根据输入语言、所需运行环境(如PyTorch、MLX)和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表,并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试,以确保数据隐私安全。
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