GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Optimiser l'inférence LLM sur NVIDIA avec TensorRT-LLM v1.0.0
Utilisez cette ressource pour optimiser et servir un LLM au débit maximal sur GPU NVIDIA
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install tensorrt-llm-nvidia-inferenceSans 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 vous guide pour installer TensorRT-LLM (Docker ou pip), charger un modèle, configurer l'échantillonnage, puis lancer le service avec trtllm-serve. Il indique aussi quand préférer vLLM ou llama.cpp. Prérequis : CUDA 13.0.0, TensorRT 10.13.2 et Python 3.10 à 3.12.
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 : installation, inférence de base et service trtllm-serve
- references/optimization.md, multi-gpu.md et serving.md : optimisation, multi-GPU et service
Pour qui
- Vous déployez en production sur GPU A100 ou H100
- Vous voulez un débit maximal avec quantification FP8 ou INT4
Pas pour qui
Étiquettes
- nvidia
- inférence
- tensorrt
- production
À propos
Vous dites
« Déploie Llama 3 sur un H100 avec TensorRT-LLM et sers-le via trtllm-serve. »
Skill publiée par Orchestra Research 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 optimiser et servir un LLM au débit maximal sur GPU NVIDIA
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/multi-gpu.md6,8 Ko
- references/optimization.md5,7 Ko
- references/serving.md10 Ko
- SKILL.md5,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/12-inference-serving/tensorrt-llm
- Licence
- MIT
Notice
« tensorrt-llm » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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