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搜索 本地模型 ，共找到 74 条记录
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Deepgram语音转录快速上手

deepgram-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
本示例提供了一个关于Deepgram语音转文本的最小化工作示例。它展示了如何使用TypeScript和Python两种语言，从URL或本地文件对音频进行转录。用户可以学习基本API模式，包括使用高级功能如说话人识别（Diarization）和选择最佳模型（如nova-3），非常适合初次集成和测试Deepgram服务。
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嵌入模型选择与优化指南

embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
59
本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。
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Groq本地开发环境搭建

groq-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
422
本指南用于帮助开发者设置一个快速、可复现的Groq本地开发工作流。它涵盖了完整的项目结构、单例客户端管理、模型常量定义，并提供了使用Mocking的单元测试和真实的集成测试。适用于需要搭建低延迟LLM应用并进行快速迭代的开发场景。
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Hugging Face资源管理命令行工具

hugging-face-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
286
这是一个官方的、全面的命令行工具，用于管理Hugging Face Hub上的所有资源。它可以帮助用户下载、上传、同步和管理模型、数据集、Spaces和云存储桶。它支持复杂的认证、本地缓存和数据操作，是进行机器学习工作流的必备工具。
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Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
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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Ideogram图像资产管理系统

ideogram-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
该技能用于管理和持久化由Ideogram API生成的图像资产。它解决了图像URL易过期的关键问题，构建了一个完整的生命周期管理流程。功能包括详细的元数据追踪（如Prompt、随机种子、模型、风格），支持立即下载和持久化存储到本地或S3等云存储。支持生成历史记录和使用存储的随机种子实现图像复现。
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Langfuse本地开发与调试工作流

langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
390
本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流，专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能，使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程，并可选地部署本地私有实例，确保开发体验流畅高效。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
321
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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模型上下文协议插件集成

mcp-integration
anthropics/claude-plugins-official
317
本技能用于指导Claude Code插件实现模型上下文协议 (MCP) 集成。它允许插件连接外部服务，包括数据库、API和文件系统，并将这些外部能力结构化地暴露为可用的工具。支持本地进程、HTTP、WebSocket和OAuth等多种连接模式，确保了工具调用和外部服务的可靠集成。
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远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
174
通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
360
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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