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搜索 ML部署 ，共找到 108 条记录
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.NET Azure SQL资源管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该SDK是用于通过.NET和C#管理Azure SQL资源的管理平面工具包。它使开发者能够通过代码自动化地进行SQL基础设施（如创建服务器、数据库、设置防火墙规则、管理弹性池等）的生命周期管理和部署，是构建云原生应用的强大支持。
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金丝雀部署配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为机器学习生产环境提供金丝雀部署构建自动化指导，涵盖模型服务、MLOps流水线、监控与配置验证。
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批量推理管道

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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引导 ML 团队构建批量推理管道，涵盖方案、监控与上线准备，并生成部署所需的代码与配置。
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BigQuery ML 模型创建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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一项 GCP 技能，自动响应 BigQuery ML 模型创建请求，提供最佳实践指导、可生产部署的示例和标准校验，涵盖计算、存储、大查询、Vertex AI 及其他平台服务。
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CodeRabbit生产部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单提供了一套完整的流程，指导用户将 CodeRabbit从可选的AI代码审查工具，提升为强制性的合并门禁。它覆盖了配置审计、技术验证（如YAML语法、审查覆盖率）、团队培训和设置分支保护规则，确保代码审查流程在生产环境中的平稳过渡和可靠运行。
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服务网格部署配置

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针对微服务提供 Istio 与 Linkerd 的配置生成，输出可直接部署的 YAML 与脚本，聚焦安全、可观测性与流量管理，帮助自动化服务网格落地。
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Databricks ML模型全生命周期管理

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本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程，通过MLflow进行实验跟踪和模型训练，在Model Registry中管理模型版本，最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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Databricks部署自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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数据集加载器创建者

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自动化提供数据集加载器构建指导，涵盖数据准备、训练与调参，配合行业规范校验与可部署代码，加速机器学习训练流程。
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FastAPI 机器学习端点

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在提及 FastAPI ML 端点时自动提供部署指导、代码示例和配置校验，确保按行业最佳实践上线服务。
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特征仓库连接器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
213
在机器学习部署中自动提供特征仓库连接器的配置指导、代码生成与生产监控建议，帮助高质量交付在线推理管道。
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LLM微调专家指南

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Jeffallan/claude-skills
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指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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