본문으로 건너뛰기
cccskills

스킬 찾기

4건(nyosegawa의 저장소) · 인기순

Execute model inference on GPU cloud providers. Handles code generation, deployment, execution, and result collection across HF Inference API/Endpoints, Colab, Modal, beam.cloud, Vast.ai, and RunPod. Use when running models on GPU, deploying to cloud, executing notebooks, or troubleshooting GPU execution failures. Triggers on "run on GPU", "execute model", "deploy to modal", "colab notebook", "beam deploy", "HF inference", "HF endpoints", "vast", "runpod".

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

nyosegawa/agentic-bench52026년 3월 8일 업데이트

Autonomous model validation and benchmarking. Investigates any ML model (LLM, image gen, TTS, time series, etc.), runs it on GPU cloud, evaluates quality and performance, and generates HTML reports. Use when user asks to verify, benchmark, evaluate, or test a model. Triggers on "verify model", "benchmark", "evaluate model", "test model", "run benchmark", "model evaluation", "モデルを検証", "ベンチマーク", "モデルを試して".

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

nyosegawa/agentic-bench52026년 3월 8일 업데이트

Generate HTML reports and structured metrics from model evaluation results. Creates publication-ready reports with embedded outputs (images, audio, charts) and metrics.json for cross-model comparison. Use when generating reports, writing metrics, creating evaluation summaries, or formatting benchmark results. Triggers on "generate report", "write metrics", "create report", "evaluation summary", "benchmark results", "format results".

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

nyosegawa/agentic-bench52026년 3월 8일 업데이트

Investigate model specifications, requirements, and evaluation strategy. Use when researching a model before benchmarking: reading HuggingFace model cards, estimating VRAM requirements, selecting GPU providers, and determining evaluation approach. Triggers on "model research", "investigate model", "model info", "VRAM estimate", "which provider", "model card".

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

nyosegawa/agentic-bench52026년 3월 8일 업데이트