SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD trtllm-model-onboard-multimodal

Интегрирует мультимодальную модель HuggingFace (видео/аудио/видео + текст) в бэкенд TensorRT-LLM PyTorch. Используйте при написании нового `tensorrt_llm/_torch/models/modeling_{vlm}.py` плюс его обработчика ввода и мэппера весов, или при расширении существующего VLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Onboard a HuggingFace multimodal model (vision/audio/video + text) to…»

Onboard a HuggingFace multimodal model (vision/audio/video + text) to the TensorRT-LLM PyTorch backend. Use when writing a new `tensorrt_llm/_torch/models/modeling_{vlm}.py` plus its input processor and weight mapper, or extending an existing VLM.

Разбор skillemall

Скилл учит встраивать мультимодальные модели из HuggingFace в TensorRT-LLM на PyTorch. Обещает готовый шаблон для нового `modeling_{vlm}.py` с процессором входа и маппером весов.

Описание занимает 12 тысяч токенов, но качество кода — 61 балл, процесс — 35. Один файл, без скриптов для проверки. Нашли одну находку средней серьёзности. Критических ошибок нет, но broken references указывают на разорванные ссылки в документации или коде. Песочница и прогон на моделях не проводились.

Ставить, если вы уже знаете TensorRT-LLM и готовы доделывать шаблон под свою модель. Как стартовую точку — сойдёт, но полагаться на него целиком не стоит.

NVIDIA/TensorRT-LLM Agent Skills автор: NVIDIA NOASSERTION 1 файл тело ≈ 12 292 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Интегрирует мультимодальную модель HuggingFace (видео/аудио/видео + текст) в бэкенд TensorRT-LLM PyTorch.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/mmmu.yaml, examples/llm-api/quickstart_multimodal.py

ГенераторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/mmmu.yaml, examples/llm-api/quickstart_multimodal.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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-token SKILL.md:149
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **The lone existing exception** is `Qwen…del`, which keeps `Qwen…del` from `transformers` because Qwen2-VL is an outdated family on life support — not because passthro
    в кавычках

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12292 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/mmmu.yaml
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/llm-api/quickstart_multimodal.py
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 50, 57, 138, 210, 329): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/mmmu.yaml, examples/llm-api/quickstart_multimodal.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/mmmu.yaml, examples/llm-api/quickstart_multimodal.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12292 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Шаги. Шагов: 86, расплывчатых формулировок: 4
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 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 (7 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 247 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.