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分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。
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分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。
使用 Flow Nexus 平台在分布式 E2B 沙盒中训练与管理神经网络,支持 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定义架构。
使用 BigCode Evaluation Harness 评估代码生成模型。涵盖 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基准测试,提供多语言编码模型的 pass@k 指标评估。
使用 AI 模型(如 FLUX 和 Gemini)生成或编辑图像。适用于照片、插图、概念艺术和视觉素材,不包含技术图表或原理图。
使用 matplotlib 和 seaborn 建立可发表等级的图表与可视化,并可在任何 LLM 环境下本地运行。
Anthropic Claude 集成模式:流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择(Haiku/Sonnet/Opus)、提示词缓存及 AI 工程成本管理。
高性能文档智能库,可从 91 种以上文件格式中提取文本、表格、代码及元数据,支持 OCR 及 LLM 友好输出。
构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。
积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字,在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。
为构建 Claude API 生产级应用提供专家指导,涵盖 SDK 使用、提示词缓存、批量处理、流式传输、工具调用及成本优化策略。
自动化质量闸门,使用 5 个并行 AI 代理审查代码变更,确保正确性、风格与一致性。
整合 CI/CD 流水线全流程的质量工程,涵盖从提交阶段的单元测试、左移测试策略,到生产环境的合成监控与合规性质量门禁。