BD training-llms-megatron
Обучает большие языковые модели (от 2 до 462 миллиардов параметров) с использованием NVIDIA Megatron-Core с расширенными стратегиями параллелизма. Используйте при обучении моделей с более чем 1 миллиардом параметров, когда требуется максимальная эффективность использования GPU (47% MFU на H100) или необходим параллелизм тензоров/конвейеров/последовательностей/контекста/экспертов. Производственный фреймворк, используемый для Nemotron, LLaMA, DeepSeek.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trains large language models (2B-462B parameters) using NVIDIA Megatro…»
Trains large language models (2B-462B parameters) using NVIDIA Megatron-Core with advanced parallelism strategies. Use when training models >1B parameters, need maximum GPU efficiency (47% MFU on H100), or require tensor/pipeline/sequence/context/expert parallelism. Production-ready framework used for Nemotron, LLaMA, DeepSeek.
Обучает большие языковые модели (от 2 до 462 миллиардов параметров) с использованием NVIDIA Megatron-Core с расширенными стратегиями параллелизма.
Как процесс D 41/100 · 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 329 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (training-llms-megatron) не совпадает с папкой (megatron-core)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2316 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.