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Azure ML部署助手

azure-ml-deployer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Azure ML部署助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

金丝雀部署配置

canary-deployment-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Flask 机器学习API生成器

flask-ml-api-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

GPU资源优化器

gpu-resource-optimizer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

推理延迟分析器

inference-latency-profiler

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Machine Learning Ops 机器学习 Pipeline

machine-learning-ops-ml-pipeline

sickn33/antigravity-awesome-skills

Design and implement a complete ML pipeline for: $ARGUMENTS

生产级机器学习工程手册

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向生产环境的机器学习工程实践指南，涵盖 PyTorch 2.x、TensorFlow 等框架、模型服务、特征工程、监控治理与 MLOps 基础设施，帮助构建可扩展和稳健的上线系统。

机器学习 Pipeline 工作流

ml-pipeline-workflow

sickn33/antigravity-awesome-skills

Build end-to-end MLOps pipelines from data preparation through model training, validation, and production deployment. Use when creating ML pipelines, implementing MLOps practices, or automating mod...

现代MLOps工程指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能聚焦MLOps工程，涵盖可扩展的ML基础设施、流水线编排、实验跟踪、模型注册及跨AWS、Azure、GCP等云平台的部署自动化，为生产级系统提供规范和校验。

模型量化部署助手

model-quantization-tool

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

模型注册管理器

model-registry-manager

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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