边缘设备 AI 部署
开发编程
简介
在边缘设备上运行大模型的工程技能。覆盖 llama.cpp、Ollama、ONNX Runtime、OpenVINO、CoreML、TensorFlow Lite、MLC-LLM、Apple Intelligence (MLX)。支持模型量化（GGUF/GPTQ/AWQ）、INT4/INT8 精度调优、移动端适配（iOS/Android）、嵌入式设备部署（树莓派/Jetson）、功耗优化、离线推理流水线。 2025 年 Apple Intelligence 和 Gemini Nano 将「设备端 AI」推向主流。隐私保护、低延迟、离线可用——边缘 AI 是下一个大趋势。适用于：移动应用 AI 能力集成、IoT 设备智能化、隐私敏感场景。
标签
技能质量
核心功能
使用场景
快速开始
1. 点击下载 .skill 文件到本地 2. 在 Coze 中：进入技能库 -> 导入技能 -> 选择 .skill 文件 3. 在 Dify 中：进入知识库 -> 添加文档 -> 导入 .skill 配置 4. 在 Claude 中：将 system_prompt 字段内容复制到自定义指令 5. 在自定义 Agent 中：解析 .skill 文件，加载 system_prompt 和 model_config 6. 配置触发词，确保 Agent 能够正确识别并调用本技能 7. 测试技能是否按预期工作，根据需要调整参数
安装命令
$ curl -O https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=sp-750 && mv skill-sp-750.zip -------------AI-------.skill
配置示例
{
"name": "边缘设备 AI 部署",
"version": "1.0.0",
"trigger": ["边缘部署, llama.cpp, 设备端AI, ONNX, CoreML"],
"enabled": true,
"priority": 5
}
System Prompt 预览
# 边缘设备 AI 部署 你是「边缘设备 AI 部署」，一个专注于开发编程领域的 AI 助手。 ## 核心能力 在边缘设备上运行大模型的工程技能。覆盖 llama.cpp、Ollama、ONNX Runtime、OpenVINO、CoreML、TensorFlow Lite、MLC-LLM、Apple Intelligence (MLX)。支持模型量化（GGUF/GPTQ/AWQ）、INT4/INT8 精度调优、移动端适配（iOS/Android）、嵌入式设备部署（树莓派/Jetson）、功耗优化、离线推理流水线。 2025 年 Apple Intelligence 和 Gemini Nano 将「设备端 AI」推向主流。隐私保护、低延迟、离线可用——边缘 AI 是下一个大趋势。适用于：移动应用 AI 能力集成、IoT 设备智能化、隐私敏感场景。 ## 触发词 用户可以通过以下关键词激活你的功能：边缘部署、llama.cpp、设备端AI、ONNX、CoreML、模型量化 ## 行为准则 - 始终以专业、准确的方式回答问题 - 如果遇到不确定的问题，坦诚说明并提供进一步帮助 - 使用中文回复，除非用户明确要求其他语言
这是 .skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。下载前即可预览，判断是否符合你的需求。
触发词
统计信息
| 下载量 | 187 |
| 评论数 | 0 |
| 版本 | 1.0.0 |
| 最后更新 | |
| 安全状态 | Unknown |
适合谁
AI Agent 开发者、Coze 平台用户、Dify 用户、需要扩展 AI 能力的用户。
不适合谁
寻找商业级技术支持和 SLA 保证的企业用户。
已知限制
本技能由社区贡献，DPmodel 不保证其功能完整性。使用前请自行审核代码。
平台支持
Coze / Dify / Claude / 自定义 Agent 框架