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高级LLM与智能体开发
ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期,从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理,旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发
ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期,从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理,旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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Azure ML SDK:机器学习资源管理
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库,可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群,并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK:机器学习资源管理
azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库,可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群,并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure Arize AI 可观测性与评估管理
azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个用于.NET的Azure SDK,专门用于管理Azure资源管理器中的Arize AI可观测性和评估资源。它允许开发者程序化地对AI组织资源进行创建、读取、更新和删除,是用于监控、跟踪和评估部署在Azure上的AI模型性能的关键工具。
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Azure Weights & Biases 实例管理
azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK,旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境,包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录(SSO)等,实现Azure生态系统中的ML可观测性,非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Weights & Biases 实例管理
azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK,旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境,包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录(SSO)等,实现Azure生态系统中的ML可观测性,非常适合构建MLOps流水线。
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Azure ML部署助手
azure-ml-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求,提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验,便于快速落地机器学习上线。
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Azure ML部署助手
azure-ml-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求,提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验,便于快速落地机器学习上线。
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金丝雀部署配置
canary-deployment-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
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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Databricks ML模型全生命周期管理
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
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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Flask 机器学习API生成器
flask-ml-api-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
自动完成基于Flask的机器学习API部署,提供最佳实践指引、生产级代码与配置生成,并校验服务、监控与MLOps流水线相关输出。
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