GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Optimiser automatiquement le débit d'inférence v1.0.0
Utilisez cette ressource pour accélérer automatiquement l'inférence d'un LLM sur GPU AMD Instinct dans un budget de temps donné
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install inference-throughput-auto-optimizerSans 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 le paquet Hyperloom, lance la configuration, puis confie l'exécution à la skill adaptée. Hyperloom teste chaque piste (paramètres et environnement de service, correctifs du framework, réécriture de noyaux), mesure chaque candidat et restitue la pile d'optimisations qui a produit le gain.
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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- Codex
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : vérification de l'espace de travail, installation et passage à la phase d'exécution
- evals/machine.yml et skill-card.md : configuration de test et fiche de la skill
Pour qui
- Un modèle servi sur MI300X ou MI355X doit aller plus vite
- Vous voulez un gain de débit mesuré et non estimé
Pas pour qui
Étiquettes
- débit
- vllm
- gpu amd
À propos
Vous dites
« Optimise le débit de vLLM sur MI300X avec un budget de deux heures. »
Skill publiée par amd 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 accélérer automatiquement l'inférence d'un LLM sur GPU AMD Instinct dans un budget de temps donné
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- .federated.json0,3 Ko
- evals/evals.json4,3 Ko
- evals/machine.yml0,3 Ko
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- skill-card.md0,5 Ko
- SKILL.md6,7 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- amd
- Source
- github.com/amd/skills/tree/0b64b9c4decd14af2e9789f1ef4c1b66909e68b1/skills/hyperloom-workload-optimizer
- Licence
- MIT
Notice
« hyperloom-workload-optimizer » (amd, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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