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模型版本管理助手
model-versioning-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
434
提供模型版本管理的自动化指导,涵盖模型服务、监控和生产优化,响应用户关于模型版本管理器的请求。
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Ollama本地LLM部署配置
ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
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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AI驱动的研究架构设计
perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务(模型路由、缓存)、引用文献处理(提取、验证)和研究编排器(多查询合成)三个核心模块,适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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API容错与可靠性模式实现
perplexity-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
本指南旨在解决在生产环境中集成外部大型语言模型(LLM)API(如Perplexity Sonar)时遇到的可靠性挑战。它提供了完整的容错模式,包括电路断路器、模型级回退、流式超时检测和缓存机制,确保您的应用程序即使在外部服务出现暂时故障或性能波动时,也能保持稳定和高可用性。
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Sagemaker端点部署助手
sagemaker-endpoint-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动触发的技能,围绕 AWS Sagemaker 端点部署提供实用指导,涵盖模型上线、配置生成、监控与合规校验等,适合询问部署模式或寻求生产级服务建议的场景。
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Sequelize 模型生成器
sequelize-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
339
自动化处理 Sequelize 模型创建,在后端开发中提供逐步指导、最佳实践、生产级代码与配置并对输出进行标准校验,适用于 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息与微服务架构场景。
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高吞吐量大模型服务
serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
422
使用 vLLM 的分块注意力、连续批处理、量化与张量并行能力,为 OpenAI 兼容接口提供高吞吐量的生产级大模型服务,兼顾延迟、GPU 利用和扩展性。
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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪,设置环境、启动服务,并提供记录参数、指标与产物的代码示例,保持模型训练可复现且便于对比。
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SkyPilot 多云作业编排
skypilot-multi-cloud-orchestration
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排,自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务,帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。
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流式推理部署
streaming-inference-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
在询问流式推理架构或实施方案时,自动提供模型服务、MLOps、监控与生产就绪配置的部署流程指导。
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Tensorflow 存储模型创建器
tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引,涵盖服务、监控、优化等生产实践,输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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TensorFlow 服务部署
tensorflow-serving-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
314
提供 TensorFlow Serving 部署的自动化指导,涵盖模型服务、监控与生产优化,生成规范化配置并校验输出,适用于需要快速上线的 ML 推理场景。
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