GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
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Choix des stratégies de parallélisme dans Megatron Bridge v1.0.0
Utilisez cette ressource pour choisir et combiner les stratégies de parallélisme pour un entraînement Megatron Bridge
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install parallelism-strategy-selection-guideSans 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 propose un point de départ selon la taille du modèle (dense ou MoE), rapproche la topologie matérielle et la longueur de séquence, calcule le nombre minimal de GPU et une estimation de mémoire, puis donne la configuration combinée. Vous obtenez un plan de parallélisme justifié.
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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- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : règles de dimensionnement et exemples
- card.yaml : fiche structurée
- evals/evals.json : cas d'évaluation
Pour qui
- Vous passez d'un modèle de 10B à 70B et ne savez plus quel parallélisme choisir
- Vous avez un nombre fixe de GPU et voulez le répartir
Pas pour qui
Étiquettes
- parallélisme
- TP
- PP
- Megatron Bridge
À propos
Vous dites
« Quel parallélisme pour un modèle dense de 70B sur 64 GPU H100 en séquences de 8K ? »
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 choisir et combiner les stratégies de parallélisme pour un entraînement Megatron Bridge
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md4,4 Ko
- card.yaml2,9 Ko
- evals/evals.json1,5 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- skill-card.md3,7 Ko
- SKILL.md9,6 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-parallelism-strategies
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« nemo-mbridge-perf-parallelism-strategies » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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