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搜索 MLOps ，共找到 39 条记录
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GPU资源优化器

gpu-resource-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导，生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。
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推理延迟分析器

inference-latency-profiler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。
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LangChain生产事故处理手册

langchain-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
本手册提供了LangChain及大型语言模型（LLM）生产环境的标准化操作流程（SOP）。它详细指导运维工程师如何处理常见的突发故障，包括服务商中断、错误率飙升、延迟增加和成本超支等问题，并提供了相应的检测、诊断和缓解措施，是维护LLM应用的关键运维工具。
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Lindy AI集成部署指南

lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划，适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
486
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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生产级机器学习管道与MLOps

ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
207
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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模型量化部署助手

model-quantization-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。
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模型注册管理器

model-registry-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
在机器学习部署中自动响应与模型注册管理相关的请求，帮助搭建模型服务、MLOps 流水线、监控与生产优化。
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生产级MLOps与大模型集成

senior-ml-engineer
alirezarezvani/claude-skills
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该技能涵盖将机器学习模型从研究阶段部署到生产环境的完整生命周期。重点在于建立健壮的MLOps流程，包括模型部署工作流（如Docker、金丝雀发布）、特征存储管理和模型性能监控。此外，还深入讲解了大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统的集成模式，强调系统的运营稳定性、性能验证和成本控制。
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