BD vllm
vLLM — это высокопроизводительный движок для инференса и обслуживания больших языковых моделей, который предоставляет HTTP API, совместимый с OpenAI, и пакетный API Python. Используйте этот навык, когда вас просят обслуживать модель с открытым весом (Llama, Qwen, Mistral, Gemma, Phi) на GPU NVIDIA, запустить `vllm serve`, разделить модель между GPU с помощью тензорного параллелизма, обслуживать квантованные контрольные точки, запускать ее в Docker или вызывать с помощью SDK OpenAI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«vLLM is a high-throughput inference and serving engine for large langu…»
vLLM is a high-throughput inference and serving engine for large language models that exposes an OpenAI-compatible HTTP API and a Python batch API. Use this skill when asked to serve an open-weight model (Llama, Qwen, Mistral, Gemma, Phi) on NVIDIA GPUs, run `vllm serve`, split a model across GPUs with tensor parallelism, serve quantized checkpoints, run it in Docker, or call it with the OpenAI SDK.
vLLM — это высокопроизводительный движок для инференса и обслуживания больших языковых моделей, который предоставляет HTTP API, совместимый с OpenAI, и…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:88Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)`stream=True` works as with OpenAI. List what the server exposes with `curl -H "Authorization: Bearer $VLLM_API_KEY" loca…000/v1/models`.
в кавычках
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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: 2, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1726 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 402 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.