lambda-labs-gpu-cloud
De la autor
Reserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training.
Instalare
npx skills add KalarisLabs/research-agent-skills --skill lambda-labs-gpu-cloud -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/lambda-labs-gpu-cloud/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
- Citește fișiere cu date de acces, precum ~/.ssh sau ~/.awsScăzut
De ce 80
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- modal-serverless-gpuKalarisLabs/research-agent-skillsServerless GPU cloud platform for running ML workloads. Use when you need on-demand GPU access without infrastructure management, deploying ML models as APIs, or running batch jobs with automatic scaling.DevOps★ 79
- modalK-Dense-AI/scientific-agent-skillsModal is a serverless cloud platform for running Python on demand, including on-demand GPUs. Use when deploying or serving AI/ML models, running GPU-accelerated workloads (training, fine-tuning, inference), serving web endpoints, scheduling batch jobs, or scaling Python code to cloud containers with the Modal SDK.DevOps★ 55.4K
- gpu-server-managementBagelHole/DevOps-Security-Agent-SkillsSet up and manage NVIDIA GPU servers for AI workloads — driver installation, CUDA toolkit, container toolkit, MIG partitioning, GPU health monitoring, and multi-GPU configuration for LLM inference and training.Altele★ 1.2K
- gke-inferencegoogle/skillsDeploys and optimizes AI/ML inference workloads on GKE, using GPUs, TPUs, and model servers. Use when deploying GKE inference servers, configuring GKE GPU resources for inference, or deploying LLMs on GKE. Don't use for migrating existing AI workloads to GKE (use google-cloud-solution-guided-gke-ai-migration), GKE RAG with Cloud SQL/AlloyDB (use google-cloud-solution-rag-enterprise-search-gke-sqldb), or batch/HPC (use gke-batch-hpc).OficialDevOps★ 21.7K
- gpu-kubernetes-operationsBagelHole/DevOps-Security-Agent-SkillsOperate GPU-backed Kubernetes clusters for AI inference and training with scheduling, autoscaling, node health, MIG partitioning, and cost controls.DevOps★ 1.2K
- cloudflare-workers-aisecondsky/claude-skillsCloudflare Workers AI for serverless GPU inference. Use for LLMs, text/image generation, embeddings, or encountering AI_ERROR, rate limits, token exceeded errors.DevOps★ 240
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te