GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
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Démarche d'optimisation MoE fondée sur les mesures v1.0.0
Utilisez cette ressource pour optimiser les performances d'un entraînement MoE par étapes mesurées
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install moe-optimization-evidence-workflowSans 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 fige d'abord le contrat de mesure, rend la configuration viable en mémoire, choisit le parallélisme, profile le goulot dominant, puis ajuste à partir des preuves et compare en A/B. Il s'appuie sur le cadre des trois murs : mémoire, communication et efficacité de calcul. Vous obtenez un plan d'optimisation et un journal de validation.
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
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : phases d'optimisation
- card.yaml : fiche structurée
- evals/evals.json : cas d'évaluation
Pour qui
- Votre entraînement MoE est lent et vous ne savez pas ce qui le limite
- Vous voulez des réglages justifiés par des mesures, pas par des essais au hasard
Pas pour qui
Étiquettes
- MoE
- optimisation
- profilage
- mesures
À propos
Vous dites
« Mon MoE tourne à 30 % du débit attendu : par quoi commencer le diagnostic ? »
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 optimiser les performances d'un entraînement MoE par étapes mesurées
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md4,9 Ko
- card.yaml7,8 Ko
- evals/evals.json3,6 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- skill-card.md4,4 Ko
- SKILL.md13 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-moe-optimization-workflow
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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