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搜索 GPU ，共找到 150 条记录
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Azure 虚拟机部署与管理

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479
本技能涵盖使用 Azure CLI 部署和管理 Azure 虚拟机。内容包括创建 Linux 和 Windows 虚拟机、配置可用性集、管理托管磁盘以及生成自定义镜像。同时提供针对不同工作负载（如通用、内存密集型或 GPU 任务）选择合适虚拟机规格的指南。适用于在 Azure 基础设施上工作的 DevOps 工程师和云管理员。
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Fedora Hyprland 安装器

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223
在 Fedora Linux 上自动化 Hyprland 的安装、配置、验证、修复、更新和卸载，支持 NVIDIA、AMD、Intel 的 GPU 检测。包含备份和明确用户同意等安全措施。
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谷歌云计算引擎管理

gcp-compute
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453
本技能涵盖在 Google Cloud Platform 上使用 Compute Engine 部署和管理虚拟机。包括创建实例模板、配置用于自动伸缩的托管实例组，以及利用抢占式或竞价实例进行成本优化。用户将学习通过 gcloud CLI 命令配置 GPU 实例、管理快照及应用启动脚本，适用于生产环境工作负载。
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GPU 集群运维管理

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学习如何运维支持 GPU 的 Kubernetes 集群，用于 AI 推理和训练任务。涵盖 NVIDIA GPU Operator 安装、设备插件配置、MIG 分区实现资源共享，以及非 MIG GPU 的时间切片技术。包括 GPU 感知自动伸缩、DCGM 和 Prometheus 健康监控，以及调度或驱动问题的故障排查。适用于生产级 AI 基础设施管理。
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GPU 服务器管理

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配置和管理用于 AI 推理与训练的 NVIDIA GPU 服务器，涵盖驱动与 CUDA 安装、Docker GPU 支持、MIG 分区、健康监控和 Prometheus 指标。
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Hugging Face Hub MCP 集成

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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社区评估

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使用inspect-ai和lighteval在本地硬件上对Hugging Face Hub模型进行评估。支持后端选择、本地GPU评估，并在vLLM、Transformers和accelerate之间进行选择。
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Hugging Face 云端任务运行

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在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 工作负载，使用托管的 CPU、GPU 和 TPU。支持批量推理、数据处理和定时任务，无需本地设置。通过集成的密钥管理安全地将结果持久化到 Hugging Face Hub，并处理身份验证。
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Hugging Face 模型微调训练

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使用 Hugging Face Jobs 基础设施训练或微调语言及视觉模型。支持 SFT、DPO、GRPO 等训练方法，并提供 GGUF 转换以支持本地部署。需 Pro 账户及 HF_TOKEN 保存至 Hub，适用于云端 GPU 训练，无需本地环境。
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HuggingFace 最佳模型查找器

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此技能帮助用户根据特定任务查找最佳 AI 模型。通过查询 Hugging Face 基准排行榜，分析硬件约束（如显存或内存）筛选兼容模型。输出包含基准分数、参数量、许可证及设备兼容性对比表，并建议模型是本地运行还是需 API 访问。
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Hugging Face Spaces 部署

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在 Hugging Face Spaces 上构建、部署和维护机器学习应用，支持 Gradio、Docker、Static 三种 SDK，涵盖 ZeroGPU 与专用硬件、模型加载、调试及推理提供商等场景。
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Hugging Face ZeroGPU 开发

huggingface-zerogpu
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在 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 硬件上构建 AI 演示的规则与模式，涵盖 @spaces.GPU、配额调优、CUDA 约束与并发安全。
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