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生产级机器学习工程手册

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
191
面向生产环境的机器学习工程实践指南，涵盖 PyTorch 2.x、TensorFlow 等框架、模型服务、特征工程、监控治理与 MLOps 基础设施，帮助构建可扩展和稳健的上线系统。
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MLflow 生命周期追踪

mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
266
MLflow 提供与框架无关的机器学习生命周期套件，涵盖实验追踪、模型注册版本与阶段管理、指标与工件记录以及多平台部署，帮助团队复现实验并协同交付。
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Mlflow 追踪配置

mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪，提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出，支持训练流程的数据准备与模型调优。
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现代MLOps工程指南

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
该技能聚焦MLOps工程，涵盖可扩展的ML基础设施、流水线编排、实验跟踪、模型注册及跨AWS、Azure、GCP等云平台的部署自动化，为生产级系统提供规范和校验。
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Modal 无服务器GPU

modal-serverless-gpu
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
Modal 的无服务器 GPU 云平台帮助团队快速部署 ML 训练、推理及批处理任务，支持按秒计费、自动弹性伸缩、Python 原生资源定义、极速冷启动与容器缓存，免去运维烦恼。
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模型检查点管理器

model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导，涵盖实践建议、代码示例与校验，助力实验稳定可复现。
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模型漂移检测

model-drift-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
自动化提供模型漂移检测的部署建议，包含实践规范、可用的生产代码与校验措施，帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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模型评估指标助手

model-evaluation-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
自动提供模型评估指标的指导，涵盖实践、代码和验证规范，针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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模型导出助手

model-export-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供模型导出助手流程支持，涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化，给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
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模型融合技巧

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用 Mergekit 在 CPU 上通过 SLERP、TIES、DARE、任务算术或线性方法融合多个微调模型，快速试验组合、保留多领域能力并提升指标表现，无需重新训练即可部署。
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LLM模型剪枝优化

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
237
使用Wanda、SparseGPT和结构/非结构/N:M稀疏剪枝，在不重训情况下将LLM压缩约50%，适配加速卡或边缘设备，减少内存与延迟。
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