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搜索 模型部署 ，共找到 150 条记录
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模型上下文协议工具开发

mcp-tool-developer
sickn33/antigravity-awesome-skills
178
该技能旨在构建完整的模型上下文协议（MCP）服务器和工具。它覆盖了从定义工具模式、资源到最终部署的整个开发生命周期。支持使用TypeScript和Python，帮助开发者将自定义功能和API封装成可靠的AI代理工具。
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全栈部署流程编排

deploy-pipeline
ComposioHQ/awesome-codex-skills
181
使用Composio CLI工具编排复杂的全栈发布流程。该流程可串联处理Stripe的计费产品更新、Supabase的数据库结构迁移，以及Vercel的前端部署。它确保了计费模型、数据库结构和用户界面按正确顺序同步更新，从而实现可靠且可重复的产品发布。
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语义模型命令行管理

te-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
57
Tabular Editor CLI（`te`）是一款跨平台命令行工具，用于管理语义模型（TMDL/BIM）的完整生命周期。用户可以直接在终端环境中执行模型脚手架、检查、验证、部署、刷新、测试和查询等操作，支持Power BI、Fabric和Azure AS等多种服务，非常适合自动化和CI/CD流程。
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表格编辑器2命令行接口

te2-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
58
本指南提供了表格编辑器2（TE2）的命令行接口参考。它支持模型自动化管理，包括部署到XMLA端点、执行嵌入式脚本、运行最佳实践分析（BPA）和模型导出。适用于将数据模型生命周期管理集成到CI/CD流程，实现命令行脚本化操作。
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人工智能伦理与负责任AI审查

ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
283
此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险，提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档，适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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大模型安全护栏防御

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
用于为大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体应用部署全面的运行时安全防护层。该技能集成了Llama Guard 3、NeMo Guardrails和LLM Guard等业界领先的护栏系统，用于检查和限制所有输入和输出数据。这对于需要防止越狱攻击、提示词注入（OWASP LLM01）、有害内容和敏感数据泄露的生产环境至关重要。
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检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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监测模型提取与隐私泄露攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能旨在提供一套全面的检测框架，用于识别和防御滥用推理API的AI攻击，如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露，帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API，或进行预部署红队演练，以评估模型面临的实际安全风险。
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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

huggingface-zerogpu
sickn33/antigravity-awesome-skills
329
本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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大型语言模型配置与微调

llm-config
ruvnet/ruflo
169
用于配置本地部署的大型语言模型（LLM）推理环境。支持通过MicroLoRA进行任务特定的精调，或利用SONA实现实时、持续的微调适应。该功能指导用户完成从状态检查、配置生成到高级适应循环的完整流程。
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