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Modal 云端GPU平台

modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境，按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等，方便部署模型、推理服务和批处理作业，不用写 Dockerfile。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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无服务器AI/ML云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
376
Modal是一个无服务器云平台，专注于执行Python语言的AI和机器学习工作负载。它提供按需的高性能GPU计算资源（如H100, A100），支持函数式计算、Web API部署、大规模模型训练与推理，以及定时批处理任务，实现代码级别的云原生部署。
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预训练模型与AI开发工具

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
这是一个全面的深度学习工具库，提供了数千个预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理，或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建（推送到GHCR）和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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CoreWeave故障排查手册

coreweave-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份用于CoreWeave平台的关键生产环境故障排除手册。它提供了应对GPU工作负载故障、推理服务宕机或Kubernetes资源问题的结构化步骤，指导用户检查Pod状态、节点健康和模型加载错误，以实现快速恢复服务。
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Together AI CI/CD 集成测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
本技能提供了一套完整的CI/CD流程，用于自动化测试使用Together AI的OpenAI兼容API的应用程序。它设置了GitHub Actions工作流，确保在每次Pull Request时运行单元测试（模拟推理和嵌入响应），并在合并到main分支时执行完整的集成测试，从而全面验证了模型调用、提示词格式和API连通性。
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Together AI API 错误处理指南

together-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
86
本指南全面收录了在使用 Together AI API时可能遇到的常见错误代码和解决方案。无论是在模型推理、微调数据集处理还是部署过程中，它都能帮助开发者快速定位并解决认证、速率限制、输入验证和计费等各类问题。
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使用Together AI微调大语言模型

together-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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Together AI成本调优指南

together-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供一套全面的成本优化方案，用于在使用Together AI的OpenAI兼容API时管理和降低支出。内容涵盖推理（inference）、微调（fine-tuning）和模型部署等多个环节的最佳实践。用户可以学习如何根据需求选择合适的模型规模、利用缓存和批量推理等技术，从而在保证性能的同时，最小化AI运行成本。
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Together AI大模型开发调试包

together-debug-bundle
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

together-deploy-integration
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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