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共找到 118 个 Skills
在SLURM集群上编译TensorRT-LLM。涵盖使用容器镜像提交批处理作业、监控作业以及验证构建结果。适用于用户希望通过SLURM远程编译TRT-LLM，而非在本地计算节点上编译的场景。
选择、验证、补丁修复并部署现有的NVIDIA Dynamo Kubernetes配置方案。适用于模型/后端/GPU/部署模式的配置启动；仅路由模式的工作请使用router-starter，部署出现问题时使用troubleshoot工具排查。
通过分析用户的代码库、提示词、生产追踪数据和参考资料，生成逼真的合成评估数据集。采用交互式顾问风格——会提出澄清问题、生成方案、产出预览供确认，最终交付完整数据集并上传至LangWatch。适用于用户要求生成、创建评估、测试或基准测试数据集的场景。
将评估轨迹和生产日志转换为SFT示例与偏好对。适用于已存在分级轨迹或失败示例并需将其转换为训练数据的场景、对模型输出应用拒绝采样的场景，或是通过成功与失败运行构建DPO对的场景。
在library/src/physicalai/policies目录下添加或修改Physical AI Studio策略。适用于创建采用config/model/policy拆分结构的新策略家族、在get_policy工厂和包导出中注册策略，或保持策略与Lightning训练及导出功能兼容的场景。涵盖Pi0.5、Pi0、ACT、GR00T、SmolVLA以及LeRobot封装的策略。
仅适用于OpenAI Triton (@triton.jit) 内核开发。切勿用于CUDA C++内核、TileIR或性能分析工具（ncu、nsys）。用户的请求必须明确涉及Triton。涵盖Triton特定模式：融合逐元素操作、归约操作（softmax、LayerNorm、RMSNorm）、结合triton.autotune的分块GEMM以及Flash Attention。工作流程：设计、编写、验证（针对明确请求提供快速路径）。
当本地部署的模型在Agent harness中运行异常时使用——包括工具调用错误/为空、输出截断、上下文溢出或生成缓慢。借助智能代理仓库的探测工具和模型矩阵，诊断故障出在模型层级、服务配置还是Harness连接环节。
在创建、运行或分析Arize实验时调用此Skill。涵盖实验的CRUD操作、运行结果导出、结果对比，以及使用ax CLI的评估工作流。
Megatron-Bridge中新增LLM或VLM模型支持的指南，涵盖桥接器、提供器、配置脚本、测试、文档及示例。
在Amazon SageMaker上选择、部署和定制AI模型。涵盖微调（SFT、DPO、RLVR、RLAIF）、模型选择、数据集准备、评估、部署到SageMaker端点或Bedrock，以及端点诊断。覆盖从规划到生产的完整生命周期。适用于在SageMaker上微调模型、从SageMaker Hub选择基础模型、寻找无需微调即可部署的模型、转换训练数据集、检查数据就绪性、评估模型质量、部署到端点、为训练作业设置IAM角色和S3存储桶，或管理SageMaker托管MLflow应用的场景。也可用于检查端点健康状况、诊断故障、调试延迟或错误，或查看容器日志和CloudWatch指标。涵盖Serverless Model Customization、Nova和OSS部署路径，以及PySDK v3的使用。不适用于Ground Truth标注、Feature Store或通用AWS基础设施。
安装、审计、修复和管理仅支持回环的CLIProxyAPI桥接工具，该工具可在WorkBuddy中注册基于订阅的Codex、Grok、Antigravity/Gemini或新增的CLI模型。当用户要求将本地CLI或Agent模型连接到WorkBuddy、安装CLIProxyAPI、添加或修复WorkBuddy自定义模型、保留图像/工具/推理/Fast功能、接入其他CLI提供商，或诊断停止工作的WorkBuddy模型时，均可使用本Skill。本Skill优先适配macOS，即使用户仅提及模型名称或表示本地WorkBuddy API已过期，也应使用本Skill。
针对fal.ai端点的模型家族专属提示词构建方法。当用户提及特定模型家族名称并询问如何为其编写提示词（如“如何为Kling编写提示词”、“GPT Image 2提示词结构”、“Happy Horse使用技巧”），或者当发送到路由端点的提示词始终返回通用结果、需要应用该模型家族的特有规则时，触发此技能。若需选择端点（如“做X任务用哪个模型”），请使用`fal-models-catalog`。本技能聚焦于选定模型后的提示词编写方法。