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Optimiser l'usage des GPU en déploiement v1.0.0

Utilisez cette ressource pour régler l'usage des GPU pour servir des modèles en production

Nouveau

  • 314 téléchargements
  • 121 mentions J'aime
  • 155 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install gpu-inference-resource-tuning

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous guide pour répartir les ressources GPU entre les modèles servis, ajuster la taille des lots et suivre l'utilisation. Vous obtenez des réglages à mesurer avant et après chaque changement.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Optimiser l'usage des GPU en déploiement »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : étapes de réglage et exemples
  • SKILL.md : prérequis, sorties attendues et erreurs courantes

Pour qui

  • Vos GPU sont sous-utilisés ou saturés en production
  • Vous servez plusieurs modèles sur une même machine

Pas pour qui

    Étiquettes

    • gpu
    • inférence
    • optimisation
    • déploiement
    • ressources

    À propos

    Vous dites

    « Mon service d'inférence sature le GPU, aide-moi à régler les lots et l'allocation. »

    Carte de la skill « Optimiser l'usage des GPU en déploiement »

    Skill publiée par Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io> sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de régler l'usage des GPU pour servir des modèles en production
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • SKILL.md2,3 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
    Source
    github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace/tree/ab85a061f7bcc039dac13ee193de7a4cd4388571/skills/08-ml-deployment/gpu-resource-optimizer
    Licence
    MIT

    Notice

    « gpu-resource-optimizer » (Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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