GratuitSkills
Création d'un wiki de connaissances
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
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Élagage de LLM avec Wanda et SparseGPT v1.0.0
Utilisez cette ressource pour compresser un modèle de langage par élagage sans réentraînement
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install llm-pruning-wanda-sparsegptSans 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 prépare un élagage one-shot avec Wanda ou SparseGPT : données de calibration, choix du taux de parcimonie et application au modèle. Vous obtenez le script d'élagage et les points à vérifier sur la qualité.
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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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : quand élaguer, installation et élagage Wanda pas à pas
- references/wanda.md : détail de la méthode Wanda et fonction d'élagage
- SKILL.md : options SparseGPT, élagage structuré et sparsité N:M
Pour qui
- Vous voulez réduire la mémoire d'un modèle pour un matériel contraint
- Vous n'avez pas le budget pour réentraîner le modèle après compression
Pas pour qui
Étiquettes
- élagage
- wanda
- sparsegpt
- compression
À propos
Vous dites
« Élague ce modèle à 50 % de parcimonie avec Wanda, en utilisant mon jeu de calibration. »
Skill publiée par davila7 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 compresser un modèle de langage par élagage sans réentraînement
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
- references/wanda.md9,6 Ko
- SKILL.md13,9 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- davila7
- Source
- github.com/davila7/claude-code-templates/tree/f57964ebda91cdfb31755661ecea9395f30020f1/cli-tool/components/skills/ai-research/emerging-techniques-model-pruning
- Licence
- MIT
Notice
« emerging-techniques-model-pruning » (davila7, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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