GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Réduction de la mémoire GPU dans Megatron Bridge v1.0.0
Utilisez cette ressource pour diagnostiquer et réduire les erreurs de mémoire GPU pendant l'entraînement
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install gpu-memory-reduction-techniquesSans 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 vérifie d'abord si l'OOM vient de la fragmentation de l'allocateur, puis propose les leviers : PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF avec expandable_segments, qui est le premier réglage recommandé, redimensionnement du parallélisme, recalcul d'activations, déchargement CPU. Vous obtenez des réglages et leurs contraintes de compatibilité.
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
- Apache-2.0
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- Codex
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : leviers et contraintes
- card.yaml : fiche structurée de la skill
- evals/evals.json : cas d'évaluation
Pour qui
- Un entraînement échoue avec une erreur de mémoire CUDA
- Vous voulez gagner de la mémoire sans changer le modèle
Pas pour qui
Étiquettes
- mémoire GPU
- OOM
- Megatron Bridge
- recalcul
À propos
Vous dites
« Mon entraînement Megatron Bridge sort en OOM sur 8 H100 : quels réglages essayer en premier ? »
Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. 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 diagnostiquer et réduire les erreurs de mémoire GPU pendant l'entraînement
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md4 Ko
- card.yaml10 Ko
- evals/evals.json1,5 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- skill-card.md4,1 Ko
- SKILL.md14,4 Ko
- skill.oms.sig4,7 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/nemo-mbridge-perf-memory-tuning
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« nemo-mbridge-perf-memory-tuning » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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