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Lancer des charges ML sur GPU serverless avec Modal v1.0.0

Utilisez cette ressource pour exécuter des charges ML sur GPU à la demande, sans gérer d'infrastructure

Nouveau

  • 576 téléchargements
  • 103 mentions J'aime
  • 207 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install modal-serverless-gpu-deployment

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 aide à installer Modal, à écrire une fonction qui s'exécute sur GPU, puis à la déployer comme point d'accès d'inférence ou comme tâche par lot. Vous obtenez la configuration du GPU et les modes d'exécution.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Lancer des charges ML sur GPU serverless avec Modal »

Caractéristiques

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

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, fonction GPU et point d'accès
  • references/advanced-usage.md et troubleshooting.md : usages avancés et dépannage

Pour qui

  • Vous voulez exposer un modèle ML comme API sans serveur
  • Vous lancez des traitements par lot ponctuels sur GPU

Pas pour qui

    Étiquettes

    • gpu
    • serverless
    • inférence
    • api

    À propos

    Vous dites

    « Déploie mon modèle de génération d'images comme API sur GPU A10G avec mise à l'échelle automatique. »

    Carte de la skill « Lancer des charges ML sur GPU serverless avec Modal »

    Skill publiée par Orchestra Research 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 exécuter des charges ML sur GPU à la demande, sans gérer d'infrastructure
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/advanced-usage.md11,1 Ko
    • references/troubleshooting.md10,8 Ko
    • SKILL.md8,7 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/09-infrastructure/modal
    Licence
    MIT

    Notice

    « modal-serverless-gpu » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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