登录
下载

Skill UI

浏览并发现 9688+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 计算资源 ，共找到 43 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
查看详情

Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
查看详情

Azure批处理作业管理SDK

azure-compute-batch-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
这是一个基于Java的客户端库，用于与Azure Batch服务深度集成。它支持用户在大规模、并行和高性能计算(HPC)场景下，管理和执行批处理作业。开发者可以使用该SDK来创建和管理计算资源池、调度复杂的作业和任务，实现企业级的计算流程管理。
查看详情

Azure批处理作业管理SDK

azure-compute-batch-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
这是一个基于Java的客户端库，用于与Azure Batch服务深度集成。它支持用户在大规模、并行和高性能计算(HPC)场景下，管理和执行批处理作业。开发者可以使用该SDK来创建和管理计算资源池、调度复杂的作业和任务，实现企业级的计算流程管理。
查看详情

Azure Fabric 容量管理.NET SDK

azure-mgmt-fabric-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
351
该SDK是用于通过Azure资源管理器（ARM）管理和编配Microsoft Fabric计算能力（Capacity）的管理平面工具。它支持执行创建、更新（包括缩放）、挂起、恢复和删除整个Fabric容量等生命周期核心操作，是进行基础设施级资源管理的关键组件。
查看详情

Azure Fabric 容量管理.NET SDK

azure-mgmt-fabric-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
351
该SDK是用于通过Azure资源管理器（ARM）管理和编配Microsoft Fabric计算能力（Capacity）的管理平面工具。它支持执行创建、更新（包括缩放）、挂起、恢复和删除整个Fabric容量等生命周期核心操作，是进行基础设施级资源管理的关键组件。
查看详情

AI编程使用量分析仪表板

cursor-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
308
本工具提供企业级的AI代码助手使用量监控和分析后台。它可以全面追踪总请求量、模型消耗、团队活跃度及成本支出，帮助管理者优化资源配额、控制AI开支。核心功能是衡量AI工具的实际应用价值，并量化计算投资回报率（ROI）。
查看详情

EventBridge规则创建器

eventbridge-rule-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
249
当提到 EventBridge 规则创建时，提供从流程方法到代码配置、从资源选择到规范校验的全流程指导，涵盖 AWS 计算、存储、网络与无服务器的最佳实践。
查看详情

Hugging Face云工作流执行

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
用于在Hugging Face的托管云基础设施上执行复杂的计算工作负载。无需本地环境配置，支持使用云端的CPU、GPU或TPU资源。适用于大规模数据处理、批处理推理、可复现的模型训练和周期性自动化任务，并将结果持久化到Hugging Face Hub。
查看详情

CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
查看详情

MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
查看详情

OpenRouter费用计算与成本优化

openrouter-pricing-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
本技能旨在指导用户全面掌握OpenRouter的API计费体系。它详细讲解了如何根据Prompt和Completion Token计算准确成本，并提供了实用代码示例，用于估算费用、检查账户余额，以及使用`:floor`或`:free`等变体进行成本优化。适用于预算规划、成本控制和生产环境的资源管理。
查看详情
1234下一页
语言
简体中文
English