NVIDIA
375 skills · 1 repo · 1 952
NVIDIA est un concepteur de semiconducteurs et de plateformes logicielles spécialisé dans l'accélération GPU, l'intelligence artificielle et l'inférence de modèles. Ses skills couvrent des workflows techniques liés à TensorRT-LLM, AutoDeploy, NeMo-Gym et cuTile, permettant à des agents IA d'automatiser l'intégration de modèles, l'analyse de pipelines GitLab, la visualisation de graphes FX ou encore l'interrogation de runs MLflow via langage naturel.
| # | Skill | Source | Description | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | accelerated-computing-cudf | nvidia/skills | Accélérer des DataFrames pandas sur GPU avec cuDF et dask-cuDF. | 1 952 | |
| 2 | accessing-mlflow | nvidia/skills | Interroger et comparer des runs MLflow via langage naturel et MCP. | 1 952 | |
| 3 | ad-accuracy-debug | nvidia/skills | Déboguer les écarts de précision entre AutoDeploy et le backend PyTorch de TRT-LLM. | 1 952 | |
| 4 | ad-add-fusion-transformation | nvidia/skills | Ajouter, étendre ou auditer un pass de fusion dans AutoDeploy de TensorRT-LLM. | 1 952 | |
| 5 | ad-conf-check | nvidia/skills | Vérifier l'application des configs YAML AutoDeploy via logs serveur et dumps de graphes. | 1 952 | |
| 6 | ad-graph-dump | nvidia/skills | Visualiser l'évolution des graphes FX après chaque transformation AutoDeploy via dump. | 1 952 | |
| 7 | ad-layer-visualizer | nvidia/skills | Visualiser un layer transformer depuis un dump de graphe AutoDeploy avec annotations GPU. | 1 952 | |
| 8 | ad-model-onboard | nvidia/skills | Automatiser l'intégration de modèles HuggingFace dans AutoDeploy avec tests et rapport. | 1 952 | |
| 9 | ad-pipeline-failure-pr | nvidia/skills | Analyser les pipelines GitLab échoués et générer des rapports de bugs par catégorie. | 1 952 | |
| 10 | add-benchmark | nvidia/skills | Intégrer un benchmark natif ou externe dans le framework NeMo-Gym. | 1 952 | |
| 11 | adding-cutile-kernel | nvidia/skills | Intégrer un nouvel opérateur cuTile dans TileGym selon un workflow structuré étape par étape. | 1 952 | |
| 12 | adding-model-support | nvidia/skills | Intégrer un nouveau modèle LLM ou VLM dans le framework Megatron-Bridge. | 1 952 | |
| 13 | aiq-deploy | nvidia/skills | Déployer et vérifier un serveur local NVIDIA AI-Q Blueprint pour agents IA. | 1 952 | |
| 14 | aiq-research | nvidia/skills | Interroger un serveur NVIDIA AI-Q Blueprint pour effectuer des recherches approfondies. | 1 952 | |
| 15 | alerts | nvidia/skills | Gérer les alertes VSS en mode CV ou VLM selon le déploiement actif. | 1 952 | |
| 16 | auto-research | nvidia/skills | Automatiser des expériences NeMo-RL itératives avec git comme journal de recherche. | 1 952 | |
| 17 | brev-etiquette | nvidia/skills | Gérer proprement le stockage et les secrets pour des expériences IA reproductibles sur Brev. | 1 952 | |
| 18 | build-and-dependency | nvidia/skills | Construire et gérer des environnements de développement containerisés pour Megatron-LM avec CUDA. | 1 952 | |
| 19 | bump-base-image | nvidia/skills | Mettre à jour les pins d'image PyTorch NVIDIA dans GitHub CI et GitLab CI simultanément. | 1 952 | |
| 20 | bump-dependency | nvidia/skills | Gérer end-to-end le bump de dépendances GPU dans Megatron Bridge jusqu'au CI vert. | 1 952 | |
| 21 | byob | nvidia/skills | Créer des benchmarks d'évaluation personnalisés pour LLM avec NeMo Evaluator. | 1 952 | |
| 22 | ci-failure-retrieval | nvidia/skills | Récupérer et analyser les échecs CI Jenkins d'une pull request GitHub. | 1 952 | |
| 23 | cicd | nvidia/skills | Configurer, déclencher et investiguer des pipelines CI/CD pour Megatron-LM. | 1 952 | |
| 24 | config-conventions | nvidia/skills | Standardiser la gestion des configurations YAML comme source unique de vérité. | 1 952 | |
| 25 | contributing | nvidia/skills | Rédiger des titres de PR et commits conformes aux Conventional Commits. | 1 952 | |
| 26 | converting-cutile-to-julia | nvidia/skills | Convertir des kernels GPU Python cuTile en kernels Julia cuTile.jl compilables et testés. | 1 952 | |
| 27 | converting-cutile-to-triton | nvidia/skills | Convertir des kernels cuTile en kernels Triton via un workflow structuré en cinq phases. | 1 952 | |
| 28 | copyright | nvidia/skills | Ajouter automatiquement un en-tête de copyright NVIDIA aux fichiers Python et scripts shell. | 1 952 | |
| 29 | create-issue | nvidia/skills | Analyser un échec CI GitHub Actions et créer automatiquement une issue de bug structurée. | 1 952 | |
| 30 | cudaq-guide | nvidia/skills | Guider l'utilisateur dans CUDA-Q : installation, simulation GPU et accès QPU. | 1 952 | |
| 31 | cufolio | nvidia/skills | Optimiser un portefeuille financier avec accélération GPU via Mean-CVaR et cuOpt. | 1 952 | |
| 32 | cuopt-developer | nvidia/skills | Modifier et contribuer au codebase C++/CUDA et Python de NVIDIA cuOpt. | 1 952 | |
| 33 | cuopt-install | nvidia/skills | Installer cuOpt via pip, conda ou Docker pour Python, C ou REST. | 1 952 | |
| 34 | cuopt-installation-api-c | nvidia/skills | Installer cuOpt via conda pour utiliser l'API C sur GPU NVIDIA. | 1 952 | |
| 35 | cuopt-installation-api-python | nvidia/skills | Installer cuOpt via pip, conda ou Docker pour optimiser des routes en Python. | 1 952 | |
| 36 | cuopt-installation-common | nvidia/skills | Identifier les prérequis système et d'environnement pour installer cuOpt correctement. | 1 952 | |
| 37 | cuopt-installation-developer | nvidia/skills | Configurer un environnement de build cuOpt depuis les sources avec tests. | 1 952 | |
| 38 | cuopt-lp-milp-api-c | nvidia/skills | Résoudre des problèmes LP/MILP avec l'API C de cuOpt via CSR sparse. | 1 952 | |
| 39 | cuopt-lp-milp-api-cli | nvidia/skills | Résoudre des problèmes LP/MILP via CLI avec des fichiers MPS et cuOpt. | 1 952 | |
| 40 | cuopt-lp-milp-api-python | nvidia/skills | Modéliser et résoudre des programmes linéaires LP/MILP avec le solveur GPU cuOpt. | 1 952 | |
| 41 | cuopt-numerical-optimization-api-c | nvidia/skills | Résoudre des problèmes LP, MILP et QP via l'API C de cuOpt. | 1 952 | |
| 42 | cuopt-numerical-optimization-api-cli | nvidia/skills | Résoudre des problèmes LP, MILP et QP via fichiers MPS avec cuopt_cli. | 1 952 | |
| 43 | cuopt-numerical-optimization-api-python | nvidia/skills | Modéliser et résoudre des problèmes LP, MILP et QP avec cuOpt GPU d'NVIDIA. | 1 952 | |
| 44 | cuopt-numerical-optimization-formulation | nvidia/skills | Formuler des problèmes d'optimisation numérique LP, MILP et QP avec rigueur. | 1 952 | |
| 45 | cuopt-qp-api-c | nvidia/skills | Résoudre des problèmes d'optimisation quadratique via l'API C de cuOpt. | 1 952 | |
| 46 | cuopt-qp-api-cli | nvidia/skills | Résoudre des problèmes d'optimisation quadratique via l'interface CLI cuOpt. | 1 952 | |
| 47 | cuopt-qp-api-python | nvidia/skills | Résoudre des problèmes d'optimisation quadratique en Python avec cuOpt QP. | 1 952 | |
| 48 | cuopt-routing-api-python | nvidia/skills | Résoudre des problèmes de routage VRP/TSP/PDP avec l'API Python cuOpt. | 1 952 | |
| 49 | cuopt-routing-formulation | nvidia/skills | Formuler et structurer un problème de routage de véhicules (TSP, VRP, PDP). | 1 952 | |
| 50 | cuopt-server-api-python | nvidia/skills | Déployer un serveur cuOpt et l'interroger via REST ou Python. | 1 952 |