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搜索 模型 ，共找到 970 条记录
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
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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LoRA模型空间构建与发布

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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Hugging Face API 工具构建器

huggingface-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建可重用命令行工具的技能，专门用于与Hugging Face API交互。它可以帮助用户实现复杂的、自动化的数据流程，通过链式调用和管道处理，从模型、数据集等资源中获取、丰富和处理数据，适用于构建高级数据管道和自动化任务。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

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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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综合财务数据与估值分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
252
本技能提供跨市场（如美股、港股）的全方位财务数据、估值指标和公司信息。用户可以查询详细的收入表、资产负债表、现金流，分析业务分部结构，比较市盈率等倍数，并进行DCF模型和价值投资筛选，是进行深度基本面研究和投资决策的核心工具。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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开源项目营销策略指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套完整的开源项目市场营销和增长策略。它涵盖了GitHub仓库优化（README结构、元数据设置）、社区建设原则以及可持续增长模型，帮助项目提高可见度，吸引贡献者，并实现真正价值的增长。
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自动化Selenium测试脚本生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户生成生产级别的Selenium WebDriver自动化脚本和端到端测试。支持Java、Python、JavaScript等多种语言，并能处理本地运行和TestMu AI云端的跨浏览器测试需求。作为高级QA架构师，它强调应用最佳实践，如使用显式等待（Explicit Waits）和页面对象模型（POM），确保测试代码稳定可靠。
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大型语言模型品牌引用追踪器

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AgriciDaniel/claude-seo
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本工具用于追踪品牌在 ChatGPT、Perplexity 等大型语言模型（LLMs）中的引用频率。它提供精细的时间序列数据和趋势变化，帮助用户分析品牌在生成式AI搜索结果中的可见性和权威性，是进行AI时代SEO审计的必备工具。
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训练和微调句子嵌入模型

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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