インフラ・DevOpsのスキル

NVSHMEMで使うGPUと通信ポートの接続構成を調べ、処理単位への割り当てと環境変数を提案します。複数NICの選択や、構成に基づく設定診断に使えます。

• GPUに近い通信ポートを選びたいとき
• バージョン別の複数NIC対応確認
• 想定外のポート選択を診断したいとき

NVSHMEMのノード間通信方式を、導入済みプラグインやネットワーク、処理内容から選びます。互換性の根拠と不明点を整理し、選択に必要な最小限の環境変数を提示します。

• 計算環境に適合する通信方式を選びたいとき
• CUDAコードの通信特性を検討したいとき
• 通信方式の最小限の設定を得たいとき

NVSHMEMとNVSHMEM4Pyの導入に向け、環境とバージョンに合う方法を選び、必要条件の確認からインストールコマンド、動作検証までを整理するスキル。

• 単一マシンへの導入を計画したいとき
• NVSHMEM4Pyの導入方法選び
• 複数ノード向けのソースビルド準備

Auto OntologyをHelmやDocker Composeで起動し、データベース接続や既存環境へのエージェント接続、認証・起動時の不具合確認を支援します。

• Kubernetesへの導入
• Docker Composeでの単一マシン運用
• 既存環境にエージェントを接続したいとき

合成データ生成に使うNVIDIAのAI基盤を、MicroK8sやAzure AKS上に構築し、推論環境の配置から検証、規模調整、障害復旧まで進めるスキルです。

• MicroK8sに合成データ生成環境を構築
• Azure AKSにOSMOと推論環境を配置
• 規模拡大前にGPU枠や容量を確認

VSS Alerts Blueprintの画像と言葉を扱うモデルを切り替え、アラート生成・検証・対話の各サービスを個別に設定し、起動状態と実際の応答を確認します。

• 3サービスのモデル接続先を変えたいとき
• 外部モデルで単独起動したいとき
• コンテナ内でモデルを動かしたいとき

NemoClawの導入・設定・運用や障害対応を、公式ドキュメントに基づいて案内します。利用するエージェントの種類や環境に合う手順を調べ、出典と確認方法を示すスキルです。

• 利用する種類に合わせて導入したいとき
• 推論先やモデルを設定したいとき
• サンドボックスの障害を調べたいとき

Brev上のNeMo-RL実験で、ログやチェックポイント、共有キャッシュの保存先と認証情報を管理し、ディスク容量を確認しながら長時間ジョブを運用するスキル。

• 長時間学習の保存先を準備したいとき
• 実験間でキャッシュを共有したいとき
• W&BやHugging Faceの認証付き実行

NeMo Relayで記録した処理の動きを、用途に合う形式で出力する設定を支援します。イベントや実行履歴、トレースの選択から出力確認まで扱います。

• ローカルで生のイベントを調べたいとき
• ATIF形式で実行履歴を保存したいとき
• OpenTelemetry出力の設定

NVIDIA Jetsonの初期設定に必要なBSP、ルートファイルシステム、ソース、開発ツール、ガイドを、対応リリースを確認して所定の場所へダウンロードします。

• JetsonのAuto Setup準備
• 対応リリースの配布物を集めたいとき
• イメージやソースの初期化準備

既存のJetson対象プロファイルを一覧から選び、カスタマイズ・ビルド・書き込みの参照先を切り替えます。製品名や設定の概要と、現在の選択を確認して変更できます。

• ビルド前に対象を切り替えたいとき
• 書き込み先の既存プロファイルを選択
• 対象が未選択の状態で設定したいとき

Jetson／Tegraのファン設定を編集し、温度に応じた回転制御や起動時の既定プロファイルを変更します。基板ごとの差分を保ち、設定の一覧確認にも対応します。

• ファン設定と起動時の既定値を確認したいとき
• ファンプロファイルを追加・削除したいとき
• 実測データでファンカーブを調整したいとき

Jetson Thor・Orinの独自キャリア基板向けに、PCIeコントローラーの有効状態・レーン数・速度をカーネル設定へ反映し、既存のODMDATAとの整合性を確認します。

• 独自基板のPCIe設定を用意したいとき
• UPHY再割り当て後にカーネル設定を更新したいとき
• PCIeスロットやM.2が認識されないとき

Kubernetes上でNeMo-RLの学習ジョブを起動し、状態やログの確認、停止、障害調査まで支援します。単発実行とクラスタを再利用する実験に対応します。

• 単発の学習とクラスタの自動削除
• クラスタを再利用して実験したいとき
• 停止・失敗した学習ジョブの調査

画面を使わないJetsonで、実機の監査結果からGUIや不要な常駐サービスの停止を計画し、承認後に元に戻せる変更を適用してメモリ削減量を確認するスキル。

• 画面なし運用のメモリ削減量を見積もる
• Jetsonを推論専用機にしたいとき
• 不要なGUIや常駐サービスの停止

Jetsonのメモリ使用状況と主な消費元を実機データで調べ、処理停止や設定変更の前後を比較して、実際に空いたメモリ量を確かめるスキル。

• Jetsonのメモリ消費元を調べたいとき
• モデルサーバー停止後のメモリ確認
• 設定変更によるメモリ解放量の測定

Jetson / IGXのボード向け基本ソフトウェアをカスタマイズする準備として、選択式フォームで対象機種や設定方法を集め、担当スキルへ引き継ぎます。

• 新しいJetson環境を準備したいとき
• 手元のファイルで設定を進めたいとき
• 既存環境の前提条件を確認したいとき

稼働中のJetson本体から機種、L4T・OS・カーネルのバージョン、電力モード、稼働時間を取得します。設定を変えずに、性能試験前の環境情報を短いレポートにまとめます。

• 性能試験前の実機環境の記録
• 書き込み後のL4Tリリース確認
• 互換性試験用の基準情報の取得

Jetson Linuxとルートファイルシステムの配布アーカイブを展開し、対象機種に合うGPU用バイナリを適用します。イメージの場所とバージョンも記録します。

• Jetsonの対象機種決定後にBSPを準備
• 対応する配布アーカイブを展開
• 既存のLinux_for_Tegraを確認・再利用

準備済みのJetson用BSPイメージを実機へ書き込みます。機種設定と実機情報の照合、起動先に応じたツール選択、実行前の確認から書き込み結果の報告まで進めるスキル。

• 変更反映済みイメージの書き込み
• 同じイメージで再書き込みしたいとき
• 書き込み前に実機と設定を照合したいとき

Jetson／Tegraの電力モードをBSP側の設定で追加・削除・編集し、CPUやGPUなどの周波数制限と起動時の既定モードの変更、機器への反映を支援するスキル。

• Power Estimator出力からモード追加
• 既存モードの周波数制限を調整
• 起動時の既定電力モードを変更

JetsonのCPU・GPU・メモリ制御の動作周波数を、書き込み前のイメージ設定で固定・制限します。周波数の自動調整や起動時の制御方式も変更するスキルです。

• 性能試験用にCPUやGPUの周波数を固定したいとき
• デバイスの動作周波数に上下限を設けたいとき
• メモリ制御の周波数自動調整を切り替えたいとき

Jetsonの基準製品と書き込み設定を選び、必要に応じて独自キャリアボードの情報を加えた対象環境のYAMLを新規作成し、使用するプロファイルとして設定します。

• 最初のJetson対象環境を登録したいとき
• 独自キャリアボードと基準製品の情報整理
• 別のJetson製品のプロファイル追加

Isaac for Healthcareのワークフロー実行環境を整えるため、LinuxやGPUなどの事前確認、依存関係のセットアップ、一覧取得と定義チェックを案内します。

• Linuxにワークフロー実行環境を構築
• 導入前にホスト要件を確認したいとき
• 環境の欠落や外部依存の導入失敗を調査