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多智能体MLOps管道编排
machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习(ML)管道。它采用多智能体编排工作流,系统地覆盖了ML整个生命周期:包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署(MLOps),确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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混合精度训练助手
mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
自动化提供混合精度机器学习训练指导,涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪,生成可用代码与配置并进行校验。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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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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Modal 无服务器 GPU 平台
modal-serverless-gpu
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
98
Modal 无服务器 GPU 平台提供按秒计费的按需 GPU 访问,从 T4 到 H200,可快速部署模型 API、执行批处理作业并跳过基础设施运维,适合原型验证与推理训练任务。
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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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模型可解释性工具
model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪,设置环境、启动服务,并提供记录参数、指标与产物的代码示例,保持模型训练可复现且便于对比。
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Tensorboard 可视化助手
tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活,指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪,提供规范化配置与标准校验,确保可视化流程可用于生产。
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训练测试集切分器
train-test-splitter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求,提供行业级指导、实用代码与配置建议,并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。
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GPU实例管理与机器学习工作流
vastai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
443
这是一个完整的GPU计算资源工作流。它帮助用户在Vast.ai上执行端到端的工作流:从根据规格和价格搜索最佳GPU资源,到创建实例,执行复杂的模型训练或推理任务,收集模型成果,并最重要的是销毁实例以停止计费。适用于AI模型训练和计算任务。
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机器学习训练数据安全管理
vastai-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南提供了在云端GPU实例(如Vast.ai)上安全管理训练数据和模型工件的完整流程。它涵盖了数据传输(SCP、压缩、云存储)、AES-256加密实现、模型检查点到S3的持久化,以及实例销毁前的安全数据清理,确保了整个机器学习项目的合规性和数据完整性。
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