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AMD 技能 <div 校正=“ 中心” > <img src="资产/banner.gif' alt="AMD技能"/". ** 浏览技能目录 </div> (中文(简体) ). AMD技能公司为代理商提供与AMD硬件和软件合作的知识,脚本,和常规. 这个寄存器中的技能遵循标准化的代理技能格式,旨在与Cursor,Claude Code,OpenAI Codex,和双子座CLI等主要编码代理交互操作. [有价值] > ** 技术预览:** 随着基础的形成,我们正在建立开放的目录,分享进展。 随着技能、类别和描述的不断演变,人们期待频繁的变化。 安装 通过“npx”安装“技能”CLI的AMD技能。 不需要复制或手工复制。 这促使您选择技能和安装目的地。 将特定技能放入特定特工中,用一面或多面 " -- -- -- -- -- -- -- " (例如 " cursor " 、 " claude-code " 、 " codex " )旗帜来传递 " -- -- -- 技能 " : 安装前浏览所有可用的 : 请注意,`npx'需要节点.js。 喜欢用手吗? 见手动安装. 使用技能 技能安装后,在与您的代理商交谈时,请使用普通语言。 例如: ——"使用AMD技能来学习如何在当地生成图像,而不是燃烧出云符号". - "用AMD技能来部署这个LLM来推断我的AMD Instinct GPU". 在大多数情况下,代理人自己从描述中挑出合适的技能;明确引用是一种倒置而非要求. 对于手相接,分步向导,在动作中表现出技巧,见行走道. 目录 最初的目录被组织成三个重点领域,从客户端到云层的完整堆放. 随着更多技能的到来,这一目录预计将显著增长。 客户端 跑出并优化了Ryzen AI. 技术 源头是什么? | -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 通过本地的AI服务器,实现路由图像生成、文字对语音和语音对文字,以减少象征性费用。 ============================================================================================== -============================================================= 将本地AI整合为云LLM应用程序,用于离线支持,改善隐私并降低API成本. ============================================================================================== -============================================================= 跨层 相接相接技能 从客户到云. 技术 源头是什么? | -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 在AMD GPU上, 计划 * 自动优化AMD GPU的LLM推论。 计划 * 建立柠檬水模型路由器,根据内容、敏感性或所需能力处理请求。 ============================================================================================== -============================================================= 校对:Soup 计划 服务器本地 在AMD Instinct上运行并优化. 技术 源头是什么? | -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- * 部署对AMD Instinct GPU端到端的LLM推论:检测硬件(或通过AMD开发者云登机),验证模型适合性,应用正确的vLLM配方,并启动基准端点. 后期的SGLang和引擎/后端选择. ============================================================================================== -============================================================= * 在AMD EMYC CPU上服务LLMs + sentorch,装在容器(Docker/Podman)或Conda。 处理CPU检测,运行时间/env验证,vLLM模型支持和RAM-fit检查,硬件大小的线程/KV,发射,以及健康验证. 单一案例;报告并停止失败。 ============================================================================================== -============================================================= * 评估GPU内核的正确性和性能,比较内核执行情况,并将vLLM/SGLang推论与剖面分析、TraceLens和火炬追踪差距分析进行对比。 玛格比 `跟踪-分析-操作者 ' ` Orchestrate 模块化 PyTorch 剖面分析器与 TraceLens 的痕量分析:生成perf 报告,并行运行系统级和计算内核子剂,并撰写优先利益攸关方报告. 追踪器 技术是什么? 一个技能是一个自成一体的文件夹,将代理执行重点任务所需的一切内容捆绑起来:指令,帮助脚本,提示,模板,以及引用. 其核心是带有YAML前题的 " SKILL.md " 文件、 " 姓名 " 和短篇 " 描述 " ,其中告诉代理人 * 何时该技能应激活,然后是代理人在使用该技能时读取的指导。 当代理人决定某一技能是相关的(或你明确引用)时,它装入`SKILL.md'和 " follo "