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搜索 ML部署 ，共找到 112 条记录
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Render 部署助手

render-deploy
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通过分析代码库，生成 render.yaml 蓝图并借助 MCP 工具创建服务，指导 Git 支持的项目完成 Render 部署流程，涵盖凭据管理与镜像选项。
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Replit企业级权限与安全管理

replit-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Replit企业用户如何配置和管理组织级别的访问控制。内容涵盖角色权限设置（Owner、Admin等）、自定义团队组、SSO/SAML身份认证集成、生产与预发布部署权限控制，以及详细的审计日志功能。适用于需要为大型开发团队设置严格安全策略、进行权限审计或提升DevOps流程的管理员。
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生产级机器学习工程

senior-ml-engineer
alirezarezvani/claude-skills
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提供生产级 ML 工程模式，涵盖模型部署、MLOps 流水线、特征存储、漂移监控、LLM/RAG 集成及成本控制，适用于上线运营场景。
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Speak多环境配置设置

speak-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南指导用户为Speak语言学习平台配置多环境（开发、预发布、生产）设置。通过管理不同的API密钥和模拟模式，确保系统在不同阶段都能稳定运行，适用于需要复杂多环境部署的SaaS应用和运营管理场景。
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流式推理部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在询问流式推理架构或实施方案时，自动提供模型服务、MLOps、监控与生产就绪配置的部署流程指导。
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TensorFlow 服务部署

tensorflow-serving-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供 TensorFlow Serving 部署的自动化指导，涵盖模型服务、监控与生产优化，生成规范化配置并校验输出，适用于需要快速上线的 ML 推理场景。
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Torchscript 导出器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导，自动响应相关请求，并产出符合行业规范的代码与配置，帮助构建可用模型部署链路。
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Torchserve 配置生成器

torchserve-config-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动生成 TorchServe 部署配置，提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导，帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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模型版本追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索，适用于需要模型注册或部署支持的场景。
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Vast.ai上的机器学习部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的机器学习工作流部署解决方案，专门用于Vast.ai GPU云平台。内容涵盖了从优化Docker镜像以提高效率，到使用自动化Python脚本进行资源搜索和实例创建，再到数据传输和部署后健康检查的全流程指导，确保ML服务能够稳定、高效地运行。
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Vast.ai GPU生产级部署检查表

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份清单旨在指导用户在Vast.ai上部署大规模、生产级的GPU工作负载。它系统性地覆盖了从账户认证、实例选型、数据加密、检查点管理、到处理竞价实例中断、成本控制及性能监控等所有关键步骤，确保深度学习任务的稳定可靠运行。
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Vercel服务器无服务器部署入门

vercel-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个完整的Vercel项目部署教程。用户将学习如何搭建一个包含静态页面和服务器无服务器API路由的最小化全栈应用。它涵盖了项目结构创建、代码编写、配置以及完整的部署流程，适用于所有初次使用Vercel进行部署的开发者。
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