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机器学习部署
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Flask 机器学习API生成器
flask-ml-api-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
自动完成基于Flask的机器学习API部署,提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成,并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。
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GPU资源优化器
gpu-resource-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导,生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。
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梯度裁剪助手
gradient-clipping-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
梯度裁剪助手针对机器学习训练流程提供自动化支持,指导梯度裁剪模式、生成可部署代码与配置,并校验 PyTorch、TensorFlow 等框架下的结果。
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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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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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生产级机器学习管道与MLOps
ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
144
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪(如MLflow)、模型注册和自动化部署,确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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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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MLOps流程自动化与基础设施
mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps(机器学习运维)流程,覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排,并深入了解主流云平台(AWS、Azure、GCP)的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码(IaC)和Kubernetes部署,帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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模型导出助手
model-export-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
自动化提供模型导出助手流程支持,涵盖机器学习部署中的服务、监控与生产优化,给出规范化步骤、代码配置与输出校验建议。
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模型剪枝助理
model-pruning-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
在机器学习部署场景中,一旦提到模型剪枝相关需求,即刻提供最佳实践、生产级代码与校验流程,协助模型上线与优化。
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模型注册管理器
model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求,帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
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预测监控助手
prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务,提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证,确保服务与推理流程稳定可靠。
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