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搜索 LLM ，共找到 189 条记录
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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
417
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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LangChain LLM应用架构指南

langchain-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
本指南深入讲解LangChain框架，帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型（LLM）应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理（Agents）、链式调用（Chains）、记忆管理、检索增强生成（RAG）以及外部工具集成等核心模块，全面助力构建智能AI系统。
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LangChain常见错误排查指南

langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册，旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等，提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码，确保LLM应用的开发流程顺畅。
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LangChain SDK安装与身份验证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南详细介绍了LangChain SDK在Python和Node.js环境中的安装流程。它指导用户配置核心依赖包，并安全地设置OpenAI、Anthropic和Google等主流大型语言模型（LLM）提供商的API密钥，是启动任何LLM应用开发项目的必备步骤。
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LangChain迁移深度指南

langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架（如LlamaIndex）的LLM代码库，迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体（Agent）和工具调用（Tool Calling）的实践，帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LangChain可观测性监控系统

langchain-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
本指南提供了一套完整的LangChain生产级可观测性解决方案。它整合了LangSmith零代码追踪、自定义回调函数进行指标捕获（如延迟、Token使用量、错误率），以及Prometheus导出器实现告警。帮助开发者实时监控整个LLM应用管线，确保系统性能和稳定性。
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LangChain生产环境就绪度清单

langchain-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性（如LangSmith）、性能优化、安全加固（防止提示注入、处理PII）到严格测试和部署策略等多个维度，帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性，适用于应用上线前或现有系统的审计。
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LangChain事件处理与流式集成

langchain-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。
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Langfuse 观测平台

langfuse
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
Langfuse 提供完整的 LLM 观测能力，涵盖调用追踪、提示管理、评估打分与成本/延迟/质量监控，适用于与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等集成的生产场景。
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Langfuse CI/CD：LLM质量测试集成

langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线（例如GitHub Actions）中，用于自动化大型语言模型（LLM）的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁，确保AI应用的稳定性和性能。
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