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CPU/边缘本地大模型推理

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

RWKV 混合架构

rwkv-architecture

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

RWKV 是结合 Transformer 训练与 RNN 推理的混合架构，提供线性时间推理、无限上下文与零 KV 缓存，可在流式或超长上下文场景中用 CUDA/CPU 低内存部署。

Vast.ai错误排查与使用指南

vastai-common-errors

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是Vast.ai平台全面的错误诊断和解决手册。它详细介绍了在使用过程中遇到的各种常见错误，包括API状态码（如401、429）、实例生命周期问题、CLI命令失败、Docker镜像加载错误、SSH连接故障以及CUDA内存不足等。帮助用户快速解决问题，优化GPU资源使用效率。

Vast.ai调试诊断工具包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于收集全面的Vast.ai GPU实例诊断证据。该工具包可自动获取账户信息、实例状态、运行日志、远程GPU指标（如nvidia-smi）以及API连接性测试结果，是遇到持续基础设施问题时准备技术支持工单的必备工具。

Vast.ai CLI升级与API迁移指南

vastai-upgrade-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南提供了完整的Vast.ai命令行工具和Python SDK升级流程。它涵盖了API版本迁移、检测兼容性变更（breaking changes）以及更新Docker镜像和CUDA版本的步骤，确保用户在云GPU计算资源环境中的持续工作兼容性。

Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。

CoreWeave GPU集群故障排查

coreweave-common-errors

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南旨在为用户提供一套完整的CoreWeave基础设施故障排除流程。它专门用于诊断和修复在使用Kubernetes部署AI/ML工作负载时遇到的核心问题，包括GPU资源调度、Pod状态异常、CUDA内存不足以及网络通信超时等。

CoreWeave GPU迁移与升级

coreweave-upgrade-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具用于管理和自动化CoreWeave云基础设施的升级与迁移过程。它支持执行GPU型号升级（如A100到H100）、CUDA版本兼容性检查，并利用Kubernetes API审计部署、检测过时实例，确保集群平稳过渡。

CoreWeave GPU推理服务部署

coreweave-deploy-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在指导用户在CoreWeave Kubernetes集群上部署和管理GPU加速的AI推理服务。内容涵盖了从Docker容器化、配置GPU资源限制（如A100/H100），到设置健康检查和执行滚动更新的全流程最佳实践，适用于大规模多模型推理和云端AI工作负载管理。

CoreWeave GPU工作负载部署

coreweave-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。

YOLO模型微调与部署

SharpAI/DeepCamera

该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具，支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流，在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力，并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式，最后可一键部署为活动的检测技能。

YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026

SharpAI/DeepCamera

基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。

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