SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC deepspeed

Экспертное руководство по распределенному обучению с DeepSpeed — этапы оптимизации ZeRO, конвейерный параллелизм, FP16/BF16/FP8, 1-битный Adam, разреженное внимание

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert guidance for distributed training with DeepSpeed - ZeRO optimiz…»

Expert guidance for distributed training with DeepSpeed - ZeRO optimization stages, pipeline parallelism, FP16/BF16/FP8, 1-bit Adam, sparse attention

synthetic-sciences/OpenScience Hermes автор: synthetic-sciences Apache-2.0 9 файлов тело ≈ 36 084 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Экспертное руководство по распределенному обучению с DeepSpeed — этапы оптимизации ZeRO, конвейерный параллелизм, FP16/BF16/FP8, 1-битный Adam, разреженное…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, стоимость исполнения, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Стоимость исполнения вес 6
10
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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:67
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **Pattern 6:** Flops Profiler Contents Overview Flops Measurement Multi-GPU, Multi-node, Data Parallelism, and Model Parallelism Usage Usage With the DeepSpeed Runtime Example: Megatron-LM Usage Outsi
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 149 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 36084 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 43, 55): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 36084 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 42, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 24, расплывчатых формулировок: 6
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 8)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.