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搜索 GPU ，共找到 48 条记录

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CoreWeave K8s环境设置与认证

coreweave-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的CoreWeave Kubernetes服务（CKS）配置流程。内容包括如何下载kubeconfig文件、设置API令牌以及使用`kubectl`命令验证GPU资源访问。适用于所有需要在裸金属GPU集群上部署AI/ML工作负载的用户。

云端机器学习工作负载迁移指南

coreweave-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。

CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。

CoreWeave GPU工作负载模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该SDK提供了一系列生产级的Python模式，用于在CoreWeave平台上管理GPU计算任务。它帮助用户定义GPU资源规格、设置节点亲和性，并生成完整的Kubernetes部署模板。适用于构建稳定可靠的AI推理客户端、管理GPU基础设施或自动化复杂的AI工作流。

YOLO 2026实时目标检测

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SharpAI/DeepCamera

基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。

实时目标检测：OpenVINO加速

yolo-detection-2026-openvino

SharpAI/DeepCamera

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。

远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。

云端分子结构与生物计算平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Tamarind Bio是一个专业的云平台，集成了多种前沿的开源生物计算工具。它支持复杂的生物学任务，包括蛋白质结构预测（如AlphaFold）、分子设计、蛋白-配体对接和结合亲和力预测等。用户无需在本地部署高性能GPU，即可完成完整的生物结构分析。

模型内存需求估算

sickn33/antigravity-awesome-skills

`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。

RuView模型高级训练流程

ruview-model-training

本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。

基因组智能DNA序列预测

genomic-intelligence

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基因组智能提供基于托管Transformer模型的先进基因组分析能力。用户只需输入DNA/FASTA序列，即可获得关于启动子区域、剪接位点、增强子活性、染色质状态、基因表达量和从头基因注释等关键调控特征的结构化预测。该服务通过远程API调用，无需用户本地配置GPU或模型权重，简化了复杂的生物信息学流程。

加载和缓存OpenMed生物医学模型

loading-openmed-models

maziyarpanahi/openmed

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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