skills

Навыки AMD <div align="центр"> <img src="assets/banner.gif" alt="AMD Skills"/> ** Каталог навыков ->** </div> AMD Skills предоставляет агентам знания, скрипты и соглашения для работы с аппаратным и программным обеспечением AMD. Навыки в этом хранилище следуют стандартизированному формату Agent Skills и предназначены для взаимодействия с основными агентами кодирования, такими как Cursor, Claude Code, OpenAI Codex и Gemini CLI. [!Важно] >**Tech Preview:** Мы строим каталог на открытом воздухе, делимся прогрессом по мере формирования фундамента. Ожидайте частых изменений по мере развития навыков, категорий и описаний. Установка Установите AMD Skills с помощью CLI «навыков» через «npx». Не требуется клонирование или ручное копирование. Это побуждает вас выбрать навык и место установки. Чтобы установить определенный навык в конкретные агенты, передайте «--навык» с одним или несколькими флагами «-агента» (например, «курсор», «код клода», «кодекс»): Просмотрите все доступные перед установкой: Обратите внимание, что для npx требуется Node.js. Предпочитаете делать это вручную? См. ручную установку. Использование навыка После того, как навык установлен, ссылайтесь на него простым языком во время разговора с вашим агентом. Например: Используйте навыки AMD, чтобы научиться генерировать изображения локально, а не сжигать облачные токены. Используйте навыки AMD для развертывания этого LLM для вывода на моих графических процессорах AMD Instinct. В большинстве случаев агент самостоятельно выбирает правильный навык из описания; явное обращение является запасным, а не обязательным. Для практических, пошаговых руководств, которые показывают навык в действии, см. Прохождение. Каталог Первоначальный каталог состоит из трех областей фокусировки, охватывающих весь стек от клиента до облака. Ожидается, что этот каталог значительно вырастет по мере увеличения количества навыков. Родной клиент Запустите и оптимизируйте Ryzen AI. Квалификация | Что это такое Источник [править править код] | «локальное использование» | генерация изображений маршрута, текст-речь и речь-текст через локальный сервер ИИ для снижения стоимости токенов. в репо Интегрируйте локальный ИИ в облачные приложения LLM для автономной поддержки, лучшей конфиденциальности и более низких затрат на API. в репо Кросс-стэк Навыки перекрестного стека, от клиента к облаку. Квалификация | Что это такое Источник [править править код] | 'rocm-doctor' | Диагностика отказов ROCm / PyTorch / llama.cpp на графических процессорах AMD против фиксированного списка известных ошибок конфигурации. Запланированное. | 'hyperloom-workload-optimizer' | Автономно оптимизирует вывод LLM на GPU AMD. Запланированное. Настройте маршрутизатор модели Lemonade, который обрабатывает запросы на основе контента, чувствительности или требуемых возможностей. в репо Запись, воспроизведение и анализ поведения рабочей нагрузки GPU на ROCm через аппаратное обеспечение AMD Instinct, Radeon и Ryzen с использованием архивов HIP Record и Replay. Запланированное. Нативный сервер Запуск и оптимизация на AMD Instinct. Квалификация | Что это такое Источник [править править код] | 'serving-llms-on-instinct' | Развернуть вывод LLM на GPU AMD Instinct сквозной: обнаружить оборудование (или на борту через облако разработчиков AMD), проверить соответствие модели, применить правильный рецепт vLLM и запустить бенчмаркированную конечную точку. SGLang и выбор двигателя / бэкэнда на более поздних этапах. в репо | 'serving-llms-on-epyc' | Обслуживать LLM на процессорах AMD EPYC с vLLM + zentorch, в контейнере (Docker / Podman) или conda. Обрабатывает обнаружение процессора, проверку времени выполнения / ENV, проверку поддержки модели VLLM и RAM-fit, потоки / KV аппаратного размера, запуск и проверку состояния здоровья. Один случай; сообщает и останавливается на неудаче. в репо Оцените корректность и производительность ядра GPU, сравните реализации ядра и сравните вывод vLLM / SGLang с профилированием, TraceLens и анализом разрыва между факелами. Магпи! | «tracelens-analysis-orchestrator» | Модульный анализ трассировки профилировщика Orchestrate PyTorch с помощью TraceLens: генерировать отчеты о перф, параллельно запускать субагенты системного уровня и вычислительного ядра и писать приоритетный отчет заинтересованных сторон. ТрейсЛенс. Что такое навык? Мастерство - это самодостаточная папка, которая объединяет все, что нужно агенту для выполнения целенаправленной задачи: инструкции, вспомогательные скрипты, подсказки, шаблоны и ссылки. По своей сути это файл «SKILL.md» с фронтматером YAML, «имя» и коротким «описанием», который сообщает агенту *когда* навык должен активироваться, а затем следует руководство, которое агент читает во время использования навыка. Когда агент решает, что навык имеет значение (или вы ссылаетесь на него явно), он загружает «SKILL.md» и «Follo»