BD serving-llms-vllm
Обслуживает LLM с высокой пропускной способностью, используя PagedAttention и непрерывную пакетную обработку vLLM. Используйте при развертывании производственных API LLM, оптимизации задержки/пропускной способности инференса или обслуживании моделей с ограниченной памятью GPU. Поддерживает конечные точки, совместимые с OpenAI, квантование (GPTQ/AWQ/FP8) и тензорный параллелизм.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Serves LLMs with high throughput using vLLM's PagedAttention and conti…»
Serves LLMs with high throughput using vLLM's PagedAttention and continuous batching. Use when deploying production LLM APIs, optimizing inference latency/throughput, or serving models with limited GPU memory. Supports OpenAI-compatible endpoints, quantization (GPTQ/AWQ/FP8), and tensor parallelism.
Обслуживает LLM с высокой пропускной способностью, используя PagedAttention и непрерывную пакетную обработку vLLM.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 300 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (serving-llms-vllm) не совпадает с папкой (vllm)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2159 токенов
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 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (25 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.