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Modal 云 GPU 运行管家

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

基于 Modal 的零配置 GPU 云，快速运行训练/微调/推理/批处理，自动扩缩容、管理秘钥、及时停止计费，适合无本地 GPU 的调试和实验。

CAST AI性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套全面的指导，用于优化CAST AI的核心性能指标。内容涵盖节点预配速度、自动扩缩容的响应速度，以及多集群仪表板的API调用效率。通过配置资源预留（Headroom）、选择最佳实例族群和调优清理机制，帮助用户提升系统的可用性和成本效益。

CAST AI自动扩缩容配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流指导用户配置CAST AI的自动扩缩容策略，实现Kubernetes集群的最佳成本管理和资源利用。内容涵盖启用竞价实例(Spot Instances)、设置节点下沉/驱逐规则、定义集群限制，并通过Terraform创建特定工作负载的节点模板，确保资源分配的稳定性和成本效益。

CoreWeave KServe GPU推理服务部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。

CoreWeave GPU性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了在CoreWeave平台上优化GPU推理性能的专家策略。内容涵盖了根据不同工作负载（如LLM推理、图像生成、模型训练）选择最佳GPU、使用vLLM实现连续批处理优化，以及基于指标的HPA自动扩缩容配置。帮助用户最大化GPU利用率，降低推理延迟，提升AI模型部署效率。

CoreWeave GPU云参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。

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