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搜索 CPU ，共找到 67 条记录
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

hf-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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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应用部署指南

huggingface-spaces
sickn33/antigravity-awesome-skills
477
本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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Swift 6.2 结构化并发模型

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affaan-m/ECC
489
本指南介绍了Swift 6.2的并发模型，该模型默认将执行环境设置为单线程，从而消除了意外的数据竞争错误。学习如何使用MainActor确保隔离一致性，并通过使用@concurrent属性，显式地将计算密集型任务卸载到后台线程，确保构建安全、可预测的应用程序架构。
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并行性能论文可复现性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本文档详细阐述了如何确保并行计算性能论文具有科学的可复现性。由于并行结果极度依赖于硬件架构、拓扑结构和运行时环境，因此必须全面记录所有细节，包括CPU/GPU规格、互连技术、线程亲和性策略、随机种子和编译器标志。核心在于证明性能的‘增长趋势’是稳健的，而非依赖于特定机器的绝对数据。
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加载和缓存OpenMed生物医学模型

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maziyarpanahi/openmed
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该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。
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语音摘要转换器

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github/awesome-copilot
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将文本、Markdown 或摘要转换为可听的 MP3 音频，使用本地 CPU 神经 TTS。为听觉重写散文，使用 pocket-tts 合成，并支持与其他技能链式配合生成语音简报。
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USE 与 TSA 性能根因分析

brendangregg-use-tsa
sickn33/agentic-awesome-skills
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一套以证据为先的系统性能调试与根因分析流程。运用 Brendan Gregg 的 USE（利用率、饱和度、错误）与 TSA（线程状态分析）方法，系统排查各类资源与线程状态，再结合 off-CPU 分析与火焰图深入定位，最终产出分诊记录、RCA 报告或无责事后复盘。
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Windows 平台运行 Unix 命令行工具

busybox-on-windows
sickn33/agentic-awesome-skills
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在 Windows 上使用 BusyBox 的 Win32 构建版本运行标准 UNIX 命令行工具，无需安装 WSL。包含 CPU 架构检测、下载链接和安全校验步骤。
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Claude性能与系统诊断

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sickn33/agentic-awesome-skills
289
本技能用于监控Claude Code和本地系统的运行性能。它能够诊断使用中的卡顿或缓慢问题，测量CPU、内存和磁盘占用率，并检查API网络延迟。系统会判断性能瓶颈是出在本地硬件还是远程API，从而给出具体的优化建议。
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Hugging Face Hub MCP 集成

hf-mcp
sickn33/agentic-awesome-skills
156
该技能允许 AI 助手通过 MCP 服务器工具连接 Hugging Face Hub。用户可搜索模型、数据集和论文，获取仓库详情，运行计算任务，并将 Gradio Spaces 作为 AI 工具使用。适用于需要直接访问 HF 生态系统进行模型发现、训练和部署的工作流。
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Hugging Face 任务运行器

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sickn33/agentic-awesome-skills
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在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 工作负载，支持托管 CPU、GPU、TPU、密钥和 Hub 持久化。无需本地基础设施即可执行批量推理、训练或定时任务。
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