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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
249
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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LLM应用模式与架构

llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG（检索增强生成）的完整流程，从文档切块到混合检索。此外，书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式，帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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企业级大模型强化学习训练

miles-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
145
为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导，覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程，保障稳定性与最大吞吐量。
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Mistral AI异步工作流与事件处理

mistral-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
本技能指南详细介绍了Mistral AI的异步处理模式。内容涵盖了使用Agents API构建状态化的多轮对话工作流、利用Batch API进行成本效益高的批量推理，以及实现事件驱动的流式架构。适用于需要处理复杂、长时间运行或高并发数据的AI系统开发。
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Modal 无服务器 GPU 平台

modal-serverless-gpu
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
226
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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模型漂移检测

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供模型漂移检测的部署建议，包含实践规范、可用的生产代码与校验措施，帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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模型量化部署助手

model-quantization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。
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Ollama本地LLM部署配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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Onnx转换部署指南

onnx-converter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 ML 部署场景下自动提供 onnx 转换器的服务指导，涵盖推理、管道、监控与优化，并产出可投入生产的代码与配置。
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模型智能路由与成本优化

openrouter-model-routing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供一套完整的OpenRouter模型路由实现方案。它指导开发者如何根据任务的复杂度、所需的模型能力（如深度推理、代码生成）以及当前的成本预算，动态地选择最合适的LLM模型。通过实现成本感知、任务导向和复杂度识别的路由机制，可以确保系统在构建多模型应用时，既能达到最佳性能，又能有效控制运营成本。
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