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搜索 LLM ，共找到 189 条记录
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大型语言模型微调与部署工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流指导您完成大型语言模型（LLM）的完整生命周期管理。您可以上传训练数据，创建微调（Fine-tuning）任务，实时监控训练进度和指标，管理模型版本，最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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Together AI大模型开发调试包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节，包括模型推理、精调和部署，支持主流开源模型。同时，它详细列出了常见的API错误代码及解决方案，帮助开发者高效解决问题，顺利完成AI项目开发。
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Together AI模型部署集成服务

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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使用Together AI进行模型推理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型（如Llama、Mixtral）性能，或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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Together AI生产部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是一份完整的M/Ops指南，用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节，包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制（如断路器和重试）、以及全面的监控和成本控制，确保大型语言模型（LLM）服务的稳定性和可靠性。
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Together AI SDK开发模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能包提供了使用Together AI API的生产级开发模式。它包括单例客户端管理、带重试逻辑的错误封装和请求构建器，用于处理所有LLM推理任务。内容涵盖了OpenAI兼容API的使用，确保开发者能够构建稳定、高性能的AI应用，并支持聊天、嵌入和微调等多种场景。
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科学领域机器学习资源发现

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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科学领域机器学习资源发现工具。它是一个精选的索引，汇集了生物学、化学、物理学、医学等多个科学领域的AI/ML数据集、模型和互动演示。帮助研究人员高效发现和使用高质量的科学资源，解决复杂的科学计算和研究问题。
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AI/ML安全专家攻击手册

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yaklang/hack-skills
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本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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LLM提示词注入攻击手册

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yaklang/hack-skills
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本手册提供了一份专业的LLM提示词注入攻击剧本，涵盖了所有高级攻击技术。包括直接指令覆盖、通过外部数据源污染（如RAG），以及利用工具和函数调用链进行数据窃取和绕过安全机制。适用于AI应用的深度安全测试与防御加固。
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AI答案引擎优化：权威引用内容策略

aeo
alirezarezvani/claude-skills
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本技能用于优化内容，使其能被主要的AI语言模型（如ChatGPT、Perplexity等）引用为权威来源。它区别于传统SEO，侧重于提升内容的事实密度、E-E-A-T信号和结构化数据，帮助内容在AI搜索生态中获得高引用率。
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深度学习面试知识速查手册

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能可根据指定的机器学习或大型语言模型（LLM）主题，生成一份长篇、结构极其严谨的中文教程速查手册。教程不仅包含核心公式推导和从零开始的PyTorch代码实现，还设有详细的对比表格和25个分级（L1-L3）高频面试题，是进行深度学术学习和技术面试准备的理想工具。
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多模型共识决策流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能实现了LLM委员会（Council）机制，用于对复杂难题进行多角度深度分析。核心流程包括：多个LLM并行独立回答、模型之间相互排名，以及由指定主席LLM进行最终综合提炼。它能确保输出结果权威、全面，适用于需要多方视角达成共识的场景。
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