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搜索 LLM优化，共找到 17 条记录

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LangChain 成本调优

langchain-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

针对 LangChain 生产应用，提供令牌统计、提示裁剪、模型分层、缓存和预算控制的实践方法，帮助监控成本、优化令牌消耗并防止超支。

Langfuse 成本优化指南

langfuse-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

利用 Langfuse 观测数据跟踪每次生成的令牌消耗，汇总模型与时间维度的成本，设置预算告警，并通过模型路由、缓存与提示优化降低整体 AI 开支。

大模型提示优化

llm-application-dev-prompt-optimize

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向提示工程专家，提供宪法式 AI、链式思维、模型定制等高级提示优化方法，提升准确率、降低幻觉并节约令牌成本，助力生成生产级提示。

LLM 集成模式指南

llm-integration

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

实践指南涵盖 API 客户端、流式响应、函数调用、RAG 管道、文档切片与成本优化等 Claude LLM 集成策略，附反模式警示。

LLM模型剪枝优化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用Wanda、SparseGPT和结构/非结构/N:M稀疏剪枝，在不重训情况下将LLM压缩约50%，适配加速卡或边缘设备，减少内存与延迟。

LLM提示优化

optimizing-prompts

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。

高级提示工程实践

prompt-engineer

Jeffallan/claude-skills

引导团队设计、优化与评估大模型提示，涵盖结构化输出、系统角色与防护、思维链等技巧，并通过测试与性能度量保证可靠性。

LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。

Retell AI 性能调优指南

retellai-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过优化 LLM 提示、代理配置、WebSocket 连接池以及缓存与分析，提升 Retell AI 语音代理在高负载下的响应速度与稳定性。

高级提示工程工具

senior-prompt-engineer

alirezarezvani/claude-skills

Senior Prompt Engineer 汇聚提示优化、RAG 评估与智能体编排功能，帮助团队分析令牌、构建少样本示例并校验结构化流程以驱动大模型应用。

简易偏好优化训练

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SimPO 提供一种无需参考模型的偏好优化方案，能够在单节点、有限算力下更快、更简单地对齐大模型，相比 DPO/PPO 性能更好，适合希望快速训练的偏好对齐场景。

Slime 强化学习训练框架

slime-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 Slime（Megatron+SGLang）框架提供 LLM 强化学习后训练指引，涵盖 GLM、Qwen、Llama 等模型的数据缓冲、Rollout 管理与 Megatron-LM 集成，便于扩展式策略优化。

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