GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Inférence de LLM à haut débit sur GPU NVIDIA v1.0.0
Utilisez cette ressource pour servir un grand modèle de langage à haut débit sur des GPU NVIDIA
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install gpu-llm-inference-tensorrtSans 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 loginL'agent installe TensorRT-LLM, de préférence dans un conteneur Docker, charge un modèle, configure l'échantillonnage et lance une inférence, puis peut passer au service ou au multi-GPU. Vous obtenez un moteur d'inférence optimisé pour GPU NVIDIA.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, procédure d'inférence de base et configuration
- references/ : parallélisme multi-GPU, optimisations et service
Pour qui
- Vous servez un modèle à de nombreuses requêtes sur GPU NVIDIA
- Vous travaillez avec des modèles quantifiés en FP8 ou en INT4
Pas pour qui
Étiquettes
- inférence
- gpu
- nvidia
- llm
- débit
À propos
Vous dites
« Prépare TensorRT-LLM pour servir ce modèle quantifié en FP8 sur deux H100. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de servir un grand modèle de langage à haut débit sur des GPU NVIDIA
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/multi-gpu.md6,5 Ko
- references/optimization.md5,5 Ko
- references/serving.md9,6 Ko
- SKILL.md4,9 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/nousresearch/hermes-agent/tree/0c74cc682dc81bf78b78a1737b3ee77a820ccb79/optional-skills/mlops/tensorrt-llm
- Licence
- MIT
Notice
« tensorrt-llm » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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