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特征仓库连接器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
213
在机器学习部署中自动提供特征仓库连接器的配置指导、代码生成与生产监控建议，帮助高质量交付在线推理管道。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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GPTQ LLM 量化指南

gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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GPTQ 提供后训练 4 位量化，可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理，同时维持低于 2% 的困惑度损失，适合部署和 QLoRA 微调。
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Groq跨云平台部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何将基于Groq推理API的应用部署到各种主流生产环境，包括Vercel Edge、Cloud Run、Docker等。它提供了完整的部署流程和代码示例，帮助开发者配置平台特定的环境和密钥，确保AI服务具备低延迟和高可用性。
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Groq SDK 安装与认证配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在Python和TypeScript环境中安装和配置Groq SDK。它涵盖了依赖安装、使用环境变量进行安全API密钥管理，并提供了连接验证代码示例。使用此流程可快速搭建与Groq超高速大模型推理API的连接，是所有基于Groq的项目起步必备步骤。
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Groq LLM模型迁移深度指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何将大型语言模型（LLM）集成从OpenAI、Anthropic等主流提供商平滑迁移到Groq。内容涵盖了SDK替换、模型ID映射、构建抽象层，以及使用功能开关实现零停机时间流量切换的完整技术流程，帮助开发者在保证服务连续性的同时，充分利用Groq的卓越推理速度。
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Groq应用参考架构设计

groq-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套基于Groq LPU推理API的生产级参考架构蓝图。它系统地展示了如何根据延迟、质量或成本需求实现模型路由、流式数据管道，并构建了多提供商故障转移机制（如Groq到OpenAI备份）。适用于设计和优化复杂的、高弹性的AI应用系统。
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GroqCloud 自动化套件

groqcloud-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
302
GroqCloud 自动化通过 Composio 调度高性能 API，涵盖推理、聊天输出、音频翻译与 TTS 语音选择，适合构建生产级 AI 流程。
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Hugging Face云工作流执行

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置，支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务，并将结果持久化到Hugging Face Hub。
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推理延迟分析器

inference-latency-profiler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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知识蒸馏：大模型压缩

knowledge-distillation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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Lindy AI自动化工作流迁移指南

lindy-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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