·megatron-memory-estimator
</>

megatron-memory-estimator

✓
yzlnew/infra-skillsGitHub: yzlnew/infra-skillsИсточник: yzlnew/infra-skills

Оцените использование памяти графического процессора для моделей MoE (Mixture of Experts) и плотных моделей на базе Megatron. Используйте, когда пользователям необходимо (1) оценить память на основе конфигураций модели HuggingFace (DeepSeek-V3, Qwen и т. д.), (2) спланировать распределение ресурсов графического процессора для обучения, (3) сравнить различные стратегии параллелизма (TP/PP/EP/CP), (4) определить, помещается ли модель в доступную память графического процессора, или (5) оптимизировать конфигурации обучения для повышения эффективности использования памяти.

yzlnew·megatron·memory·estimator
7Установки·0Тренд·@yzlnew

Установка

GitHub: yzlnew/infra-skills
$npx skills add https://github.com/yzlnew/infra-skills --skill megatron-memory-estimator

Как установить megatron-memory-estimator

Быстро установите AI-навык megatron-memory-estimator в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/yzlnew/infra-skills --skill megatron-memory-estimator
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: yzlnew/infra-skills.

SKILL.md

Показать raw

Estimate GPU memory usage for Megatron-based models directly from HuggingFace configs or custom specifications.

Automatically converts HuggingFace configs to Megatron format and estimates memory.

Because this tool relies on Megatron-LM components, you need to add both the tool directory and Megatron-LM to your PYTHONPATH.

Оцените использование памяти графического процессора для моделей MoE (Mixture of Experts) и плотных моделей на базе Megatron. Используйте, когда пользователям необходимо (1) оценить память на основе конфигураций модели HuggingFace (DeepSeek-V3, Qwen и т. д.), (2) спланировать распределение ресурсов графического процессора для обучения, (3) сравнить различные стратегии параллелизма (TP/PP/EP/CP), (4) определить, помещается ли модель в доступную память графического процессора, или (5) оптимизировать конфигурации обучения для повышения эффективности использования памяти. Источник: yzlnew/infra-skills.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/yzlnew/infra-skills --skill megatron-memory-estimator
Источник
yzlnew/infra-skills
Категория
</>Разработка
Проверено
✓
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-11
URL
https://www.learn-skills.dev/ru/skills/yzlnew/infra-skills/megatron-memory-estimator

Browse more skills from yzlnew/infra-skills

Короткие ответы

Что такое megatron-memory-estimator?

Оцените использование памяти графического процессора для моделей MoE (Mixture of Experts) и плотных моделей на базе Megatron. Используйте, когда пользователям необходимо (1) оценить память на основе конфигураций модели HuggingFace (DeepSeek-V3, Qwen и т. д.), (2) спланировать распределение ресурсов графического процессора для обучения, (3) сравнить различные стратегии параллелизма (TP/PP/EP/CP), (4) определить, помещается ли модель в доступную память графического процессора, или (5) оптимизировать конфигурации обучения для повышения эффективности использования памяти. Источник: yzlnew/infra-skills.

Как установить megatron-memory-estimator?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/yzlnew/infra-skills --skill megatron-memory-estimator После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/yzlnew/infra-skills

Детали

Категория
</>Разработка
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01

Похожие навыки

tikz-flowchart
37 Установки
tilelang-developer
8 Установки
slime-user
7 Установки