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Perplexity云平台部署集成指南
perplexity-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
244
本指南提供了使用 Perplexity Sonar API 构建和部署应用的完整流程。涵盖了 Vercel、Cloud Run 和 Docker 等主流云平台的部署配置,支持构建生产就绪的API端点。用户可以管理API密钥、利用边缘函数和Redis缓存,确保应用在高可用性和高性能方面达到最佳效果。
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Vast.ai上的机器学习部署指南
vastai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
本指南提供了一套完整的机器学习工作流部署解决方案,专门用于Vast.ai GPU云平台。内容涵盖了从优化Docker镜像以提高效率,到使用自动化Python脚本进行资源搜索和实例创建,再到数据传输和部署后健康检查的全流程指导,确保ML服务能够稳定、高效地运行。
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Modal 云端GPU平台
modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境,按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等,方便部署模型、推理服务和批处理作业,不用写 Dockerfile。
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Qdrant部署方案选择指南
qdrant-deployment-options
github/awesome-copilot
278
本指南用于帮助用户选择最适合的Qdrant部署方案。它详细对比了本地模式、自托管、Qdrant Cloud(零运维)和Qdrant EDGE四种部署模式,帮助用户根据项目需求(如是否需要完全控制、运维负担、数据驻留或最低延迟)来决定是用于原型开发、自建集群还是边缘计算应用。
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Together AI模型部署集成服务
together-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供了一套生产级容器化集成服务,用于连接Together AI平台。它支持通过Together的OpenAI兼容API,实现对100多个开源模型的推理、微调和部署。集成了完善的Docker配置、健康检查和无停机滚动更新机制,确保了高性能和高可靠性的实时大模型服务。
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实时目标检测:OpenVINO加速
yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
72
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行,确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备(如NCS2、iGPU),用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度,适用于工业和视觉监控场景。
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SWE-bench 智能体代码基准测试
swe-bench
opensquilla/opensquilla
245
该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体,对复杂的真实世界软件工程基准(SWE-bench)进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试,或评估已生成补丁是否能真正解决问题,模拟完整的开发-测试流程。
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