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搜索 LLM ，共找到 403 条记录
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MCP服务器开发指南

mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
161
本指南详细介绍了构建模型上下文协议（MCP）服务器的流程，用于使大型语言模型（LLM）能够与外部API和服务进行交互，从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言（如Python、TypeScript）以及选择传输机制，确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI 生产环境部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤，帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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Mistral AI API 快速上手指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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Mistral AI速率限制与重试机制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本教程详细介绍了如何为Mistral AI API实现高效的速率限制（RPM/TPM）管理。它提供了基于Token消耗和请求频率的限制器实现，并演示了如何利用指数退避和`Retry-After`头部进行重试，确保应用在高并发和API限制场景下的稳定性和吞吐量。
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高级大模型融合技术指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本技能详细介绍了多种高级模型融合技术，旨在将多个微调模型（如数学、编程、聊天能力）进行高效组合，从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练，即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法，大幅提升模型的性能和应用能力。
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LLM模型剪枝实用指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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GPU驱动数据策划

nemo-curator
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS，为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤，快速清洗大规模训练数据。
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NeMo LLM 评估工具

nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
265
NeMo Evaluator SDK 提供基于容器的企业级评估框架，可在 Docker、Slurm 及云环境中跨 100 多个基准与 18+ 测试流水线执行，保障可复现的 LLM 评估。
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LLM可编程安全防护

nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。
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NetSuite 企业自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 工具集自动化 NetSuite ERP 操作，包括创建客户与销售订单、执行 SuiteQL 查询、外部 ID 向同步创建或更新记录，以及预览记录元数据，提升财务与交付效率。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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