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CoreWeave分布式GPU训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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CoreWeave诊断信息收集包

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本工具用于收集CoreWeave集群的全面诊断信息，包括GPU节点状态、Kubernetes Pod日志、集群事件和资源分配情况。它将所有关键的系统诊断数据打包成一个归档文件，极大地简化了提交技术支持工单的流程，便于快速定位容器化环境下的故障根源。
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CoreWeave GPU推理服务部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在指导用户在CoreWeave Kubernetes集群上部署和管理GPU加速的AI推理服务。内容涵盖了从Docker容器化、配置GPU资源限制（如A100/H100），到设置健康检查和执行滚动更新的全流程最佳实践，适用于大规模多模型推理和云端AI工作负载管理。
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CoreWeave企业级RBAC权限管理

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本技能用于配置CoreWeave平台上的企业级RBAC（基于角色访问控制）和命名空间隔离策略。它指导用户如何为多团队的GPU工作负载设置严格的资源配额和权限边界，有效防止资源争抢（noisy-neighbor），实现资源隔离，并满足企业级的安全和合规性要求。
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CoreWeave故障排查手册

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这是一份用于CoreWeave平台的关键生产环境故障排除手册。它提供了应对GPU工作负载故障、推理服务宕机或Kubernetes资源问题的结构化步骤，指导用户检查Pod状态、节点健康和模型加载错误，以实现快速恢复服务。
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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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核心云资源配额与限流管理

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本技能用于管理CoreWeave云服务的GPU配额和速率限制。它提供了使用`kubectl`检查资源配额的方法，并演示了使用Python `asyncio`实现推理请求队列，确保在高并发环境下资源分配的稳定性和效率。
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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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结构化深度问题分析

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zhu1090093659/spec_driven_develop
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这是一个引导用户进行结构化、多阶段深度讨论的流程。它不会急于给出答案，而是通过分阶段的提问和分析（包括问题审查、根因挖掘、方案自检等），确保讨论的深度和信息的完整性。适用于复杂的故障排查、技术难题探讨或需要严谨思考过程的决策制定。
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语义设计系统文档生成

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本技能充当专家级设计系统负责人，能够深度分析现有项目（包含HTML、CSS和截图）的技术资产。它将提取并综合一套完整的“语义设计系统”，生成一份结构化的DESIGN.md文件。该文件是权威的“单一事实来源”，确保后续使用AI工具（如Stitch）生成的所有新界面，都能完美遵循既定的视觉语言、色彩规范和组件标准。
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提案质疑与批判性思维

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本模式扮演建设性批判者和压力测试员，用于对任何想法、方案或战略进行深入质疑。它能系统性地挑战潜在假设，找出边缘案例，预见利益相关者的不同角度反对意见，并提供可操作的改进建议。适用于需要全面、严谨地打磨计划，降低项目风险的场景。
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