ad-layer-visualizer
Ce skill fait partie du catalogue officiel de skills NVIDIA, publié dans le repository nvidia/skills qui regroupe des instructions portables permettant aux agents IA de travailler correctement avec les bibliothèques CUDA-X, les outils de déploiement et les plateformes NVIDIA. Il est issu du projet TensorRT-LLM et cible spécifiquement le workflow AutoDeploy.
Ce que fait ce skill
Son rôle est de guider un agent IA pour extraire et visualiser une couche decoder transformer précise à partir d'un dump texte de graph FX produit par AutoDeploy (via AD_DUMP_GRAPHS_DIR). Le skill orchestre un pipeline en plusieurs phases : sélection du fichier de dump le plus avancé dans la pipeline de transformation, extraction manuelle du sous-graphe SSA correspondant à la couche demandée en suivant les dépendances de poids (layers_N_*), production d'un fichier JSON structuré décrivant nœuds et arêtes, puis rendu via un script render_layer.py qui génère des fichiers .dot et .png avec Graphviz.
De manière optionnelle, si l'utilisateur fournit un fichier de trace nsys (.nsys-rep ou .sqlite), le skill extrait les noms de kernels GPU et leurs durées via un script extract_trace_kernels.py, les mappe sur chaque nœud du graphe et les affiche directement dans le diagramme rendu (préfixés par ⚡).
Prérequis et complémentarité
Ce skill suppose que les dumps de graph existent déjà dans un répertoire — leur génération est couverte par le skill compagnon ad-graph-dump. Il nécessite que la commande dot de Graphviz soit disponible dans l'environnement pour la génération du PNG. La conversion éventuelle de .nsys-rep vers .sqlite requiert nsys sur le PATH.
Installation
Comme tous les skills du catalogue NVIDIA, il s'installe via le CLI skills :
npx skills add nvidia/skills --skill ad-layer-visualizerUne fois installé, l'agent le déclenche automatiquement sur des requêtes du type « visualize layer », « show layer », « graph of layer » ou « layer visualization ».