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搜索 GPU 云 ，共找到 41 条记录
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Modal 无服务器 Python 平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
495
Modal 是一个无服务器云平台，用于按需运行 Python 代码，包括 GPU 加速的 AI/ML 工作负载。适用于部署模型、提供 Web API、批处理任务和将 Python 应用程序扩展到云容器，支持从零到数千个实例的自动扩展。支持自定义容器镜像、持久化存储和亚秒级冷启动以实现低延迟推理。
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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建（推送到GHCR）和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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CoreWeave GPU迁移与升级

coreweave-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
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。
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CoreWeave GPU成本优化指南

coreweave-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
本指南提供了一套全面的策略，用于优化CoreWeave上的云GPU资源支出。它涵盖了从根据模型需求进行精细化资源配置（Right-sizing），到为开发环境实施从零扩展（Scale-to-Zero），以及利用量化技术（如AWQ）等多个维度，帮助用户在确保高性能的同时，实现AI/ML工作负载的最大化成本节约。
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核心AI数据管理与合规

coreweave-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程，包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准（AES-256）和数据安全合规要求。
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CoreWeave GPU推理服务部署

coreweave-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
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。
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云端机器学习工作负载迁移指南

coreweave-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
205
本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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CoreWeave多环境部署配置

coreweave-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
252
本技能旨在指导用户在CoreWeave云平台上配置和管理多环境（开发、预发布、生产）的GPU基础设施。它通过隔离Kubernetes命名空间，为每个环境设置独立的GPU配额、扩缩容策略和访问控制，确保AI/ML工作负载的资源安全与稳定性，支持从开发到生产的完整推广流程。
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核心云资源配额与限流管理

coreweave-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
438
本技能用于管理CoreWeave云服务的GPU配额和速率限制。它提供了使用`kubectl`检查资源配额的方法，并演示了使用Python `asyncio`实现推理请求队列，确保在高并发环境下资源分配的稳定性和效率。
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CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。
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CoreWeave GPU工作负载安全配置

coreweave-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本技能旨在指导用户如何在CoreWeave平台上安全部署GPU工作负载。涵盖了从API密钥管理、RBAC权限控制到网络策略（NetworkPolicy）的全面安全最佳实践。帮助用户有效隔离命名空间、保护模型权重和敏感训练数据，确保云原生环境的高安全性。
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Tamarind 云端分子设计平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
255
通过 REST API 或 MCP 在 Tamarind Bio 托管云端 GPU 上运行开源分子设计与结构生物学工具：AlphaFold、Boltz、Chai 结构预测，RFdiffusion、ProteinMPNN 蛋白与结合体设计，抗体/纳米抗体设计，DiffDock 分子对接、结合亲和力预测、MSA 生成与分子动力学模拟，无需本地 GPU。
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