CD perf-instability-cookbook
Справочник по тому, как возникают *нестабильности* производительности TensorRT-LLM и как они были устранены, на основе коммитов, связанных с нестабильностью производительности в основной ветке. Обращайтесь, когда метрика нестабильна между запусками, итерациями или рангами (пики задержек JIT в первой итерации, разброс пропускной способности между запусками, недетерминированные зависания или логи, нестабильность согласования NCCL, гонки чтения-после-записи в тестах производительности), чтобы сопоставить симптом с известными шаблонами нестабильности и их прецедентными мерами по их устранению. Отличается от `perf-regression-cookbook` (переходы от известного хорошего к плохому) и `perf-optimization-casebook` (агрессивные оптимизации): здесь производительность *переменчива*, а не равномерно ниже. Каждый шаблон точно отслеживает все связанные хэши коммитов и идентификаторы NVBug. Также обращайтесь при проверке изменения, которое добавляет JIT-компиляцию, оппортунистические коллективы или управляемые сборщиком мусора коллективные ресурсы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cookbook of how TensorRT-LLM performance *instabilities* happen and ho…»
Cookbook of how TensorRT-LLM performance *instabilities* happen and how they were mitigated, distilled from perf-instability commits on main. Consult when a metric is unstable across runs, iterations, or ranks (first-iter JIT stall spikes, cross-run throughput variance, non-deterministic hangs or logs, NCCL negotiation flakiness, perf-test read-after-write races) to match the symptom against known instability patterns and their precedent mitigations. Distinct from `perf-regression-cookbook` (known-good → bad transitions) and `perf-optimization-casebook` (offensive optimizations): here perf is *variable* rather than uniformly slower. Each pattern precisely tracks all related commit hashes and NVBug IDs. Also consult when reviewing a change that adds JIT compilation, opportunistic collectives, or GC-managed collective resources.
Справочник по тому, как возникают нестабильности производительности TensorRT-LLM и как они были устранены, на основе коммитов, связанных с нестабильностью…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<module>/<slug>.md
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/communication/nccl-symmetric-off-on-gb10-spark.md:39Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)Nemo…FP4 at `--tp_size 2` work on 1.2.0rc6
Просканировано файлов: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5372 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/<module>/<slug>.md - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 194): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/<module>/<slug>.md
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5372 токенов
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 838: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.