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GGUF 量化指南

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 GGUF 格式与 llama.cpp 量化流程，涵盖模型转换、imatrix 校准、量化和推理命令，帮助在 CPU/Apple Silicon 等消费级设备上部署大模型，无需 GPU。

托管的 Hugging Face 作业

hugging-face-jobs

sickn33/antigravity-awesome-skills

在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 作业，使用托管的 CPU/GPU/TPU、密钥与 Hub 持久化，无需本地环境，便于数据处理、批量推理、实验跑测、定时自动化与模型训练。

Llama.cpp CPU 推理

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 llama.cpp 可在 CPU、Apple Silicon 以及 AMD/Intel GPU 等非 NVIDIA 环境上本地运行 LLM 推理，适合边缘设备和 CUDA 不可用的场景，通过 GGUF 量化实现更低内存与更快速度。

Ray 数据处理框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Ray Data 提供可伸缩的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Ray Train、PyTorch、TensorFlow，轻松加载 Parquet/CSV/JSON/图片，用于跨节点的大规模预处理、ETL 或批量推理流程。

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