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Anima代码生成生产就绪检查表

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本清单用于验证设计到代码（Design-to-Code）流水线的生产就绪状态，尤其适用于Anima将Figma设计转化为React、Vue和HTML代码的自动化流程。在部署自动化代码生成服务、配置CI/CD流程或验证代码输出质量时使用，确保组件的完整性和代码的可靠性。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

coreweave-core-workflow-a
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave K8s环境设置与认证

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本指南提供了一套完整的CoreWeave Kubernetes服务（CKS）配置流程。内容包括如何下载kubeconfig文件、设置API令牌以及使用`kubectl`命令验证GPU资源访问。适用于所有需要在裸金属GPU集群上部署AI/ML工作负载的用户。
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云端机器学习工作负载迁移指南

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本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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CoreWeave多环境部署配置

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本技能旨在指导用户在CoreWeave云平台上配置和管理多环境（开发、预发布、生产）的GPU基础设施。它通过隔离Kubernetes命名空间，为每个环境设置独立的GPU配额、扩缩容策略和访问控制，确保AI/ML工作负载的资源安全与稳定性，支持从开发到生产的完整推广流程。
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CoreWeave生产部署检查清单

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这份清单用于指导将GPU工作负载（如推理服务或模型训练）从开发环境迁移到CoreWeave生产环境的全部关键步骤。它系统地覆盖了自动伸缩、资源配置、安全策略、持久化存储、性能监控和故障回滚等MLOps及DevOps最佳实践。
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CoreWeave GPU云参考架构

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本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。
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CoreWeave GPU工作负载模式

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该SDK提供了一系列生产级的Python模式，用于在CoreWeave平台上管理GPU计算任务。它帮助用户定义GPU资源规格、设置节点亲和性，并生成完整的Kubernetes部署模板。适用于构建稳定可靠的AI推理客户端、管理GPU基础设施或自动化复杂的AI工作流。
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CoreWeave GPU工作负载安全配置

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本技能旨在指导用户如何在CoreWeave平台上安全部署GPU工作负载。涵盖了从API密钥管理、RBAC权限控制到网络策略（NetworkPolicy）的全面安全最佳实践。帮助用户有效隔离命名空间、保护模型权重和敏感训练数据，确保云原生环境的高安全性。
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Fly.io持续集成与部署

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本技能用于配置Fly.io应用的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它集成GitHub Actions，实现代码提交时的单元测试、拉取请求时的预发布部署到预研环境，并在主分支合并时自动发布到生产环境，确保了边缘应用的自动化构建、部署和可靠性。
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Fly.io工作流：部署与扩展应用

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本流程是Fly.io上管理应用全生命周期的指南。它涵盖了应用部署、使用fly.toml进行配置、管理敏感密钥、跨区域扩展资源，以及控制应用状态（如暂停和销毁）。适用于构建生产级、高可用性的云服务。
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Fly.io边缘部署与持续发布

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本技能提供全面的Fly.io边缘应用部署解决方案。它指导用户使用Docker和`fly.toml`配置，实现蓝绿部署、金丝雀发布和多区域滚动更新。旨在确保应用的高可用性、可扩展性，并处理复杂的部署流程和回滚机制。
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