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Ollama本地LLM部署配置
ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
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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OpenRouter大型语言模型API快速入门
openrouter-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
该指南提供了一个完整的OpenRouter快速入门教程,用于接入多个大型语言模型(LLM)的统一API入口。内容包含cURL、Python和TypeScript示例,指导用户如何发送聊天补全请求、处理JSON响应、管理模型参数,并计算跨不同模型的调用成本。适用于需要测试API连接或构建多模型应用(如Llama、GPT-4o)的开发人员。
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结构化文本生成器
outlines
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
355
Outlines 通过 Pydantic 模型与语法驱动的有限状态机在生成时约束 token,使 JSON/XML/代码结构必然有效,并支持 Transformers、llama.cpp 与 vLLM 等本地模型,实现高速推理与抽样控制。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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Together AI大模型开发调试包
together-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
本调试包为使用Together AI的OpenAI兼容API提供了全面的开发指南。它涵盖了LLM生命周期的关键环节,包括模型推理、精调和部署,支持主流开源模型。同时,它详细列出了常见的API错误代码及解决方案,帮助开发者高效解决问题,顺利完成AI项目开发。
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使用Together AI进行模型推理
together-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
335
本技能是关于如何使用Together AI的OpenAI兼容API执行各种AI推理任务的教程。内容详细涵盖了包括文本聊天补全、流式输出、图像生成和向量嵌入等核心功能。它适用于需要测试开源模型、比较不同大型语言模型(如Llama、Mixtral)性能,或将生成式AI功能集成到应用中的开发者。
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Together AI性能调优指南
together-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
299
本技能提供关于使用Together AI平台进行性能调优、推理和模型微调的综合指南。它支持与Together AI的OpenAI兼容API工作,涵盖模型部署、使用多种开源模型(如Llama, Mixtral)以及实现高效、低成本的批量推理最佳实践。
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基于护栏的LLM防御系统
defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型(LLM)部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统(如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard),用于检测和阻止对抗性攻击,包括越狱(Jailbreaks)、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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