スキルを探す

Geração estruturada rápida e serving para LLMs com RadixAttention para cache de prefixos. Use para saídas JSON/regex, decodificação restrita, workflows com agentes que fazem chamadas de ferramentas, ou quando você precisa de 5× mais rápido que vLLM com compartilhamento de prefixos. Alimenta 300.000+ GPUs na xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

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Ajuste fino com eficiência de parâmetros para LLMs usando LoRA, QLoRA e 25+ métodos. Use ao fazer fine-tuning de modelos grandes (7B-70B) com memória GPU limitada, quando precisa treinar <1% dos parâmetros com perda mínima de precisão, ou para serviços multi-adapter. Biblioteca oficial do HuggingFace integrada ao ecossistema transformers.

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Use quando o usuário menciona issues do Jira (ex: "PROJ-123"), pergunta sobre tickets, quer criar/visualizar/atualizar issues, verificar status do sprint ou gerenciar seu workflow no Jira. Ativa em palavras-chave como "jira", "issue", "ticket", "sprint", "backlog" ou padrões de chaves de issue.

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Rastreie experimentos de ML com logging automático, visualize treinamento em tempo real, otimize hiperparâmetros com sweeps e gerencie registro de modelos com W&B - plataforma colaborativa de MLOps

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Formato GGUF e quantização llama.cpp para inferência eficiente em CPU/GPU. Use ao implantar modelos em hardware de consumidor, Apple Silicon, ou quando precisar de quantização flexível de 2-8 bits sem requisitos de GPU.

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Serve LLMs com alta throughput usando PagedAttention do vLLM e continuous batching. Use ao fazer deploy de APIs LLM em produção, otimizar latência/throughput de inferência, ou servir modelos com memória GPU limitada. Suporta endpoints compatíveis com OpenAI, quantização (GPTQ/AWQ/FP8) e tensor parallelism.

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Executa inferência de LLM em CPU, Apple Silicon e GPUs consumer sem hardware NVIDIA. Use para edge deployment, Macs M1/M2/M3, GPUs AMD/Intel ou quando CUDA não está disponível. Suporta quantização GGUF (1,5-8 bits) para redução de memória e aceleração de 4-10× vs PyTorch em CPU.

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Padrões de orquestração multi-agente. Use quando múltiplas tarefas independentes podem rodar com diferentes especialidades de domínio ou quando uma análise abrangente requer múltiplas perspectivas.

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Cria planos de implementação detalhados e segmentados através de pesquisa, entrevistas com stakeholders e revisão multi-LLM. Use quando planejar features que precisam de análise pré-implementação aprofundada.

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Use quando o usuário solicitar a ativação do Gemini CLI para revisão de código, revisão de plano ou processamento de contexto amplo (>200k). Ideal para análise abrangente exigindo janelas de contexto grandes. Usa Gemini 3 Pro por padrão para raciocínio e codificação de última geração.

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Orientação especializada para fine-tuning rápido com Unsloth - treinamento 2-5x mais rápido, 50-80% menos memória, otimização LoRA/QLoRA

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Rastreie experimentos de ML, gerencie registro de modelos com versionamento, implante modelos em produção e reproduza experimentos com MLflow - plataforma agnóstica a frameworks para ciclo de vida de ML

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Quantiza LLMs para 8-bit ou 4-bit com redução de memória de 50-75% e perda mínima de acurácia. Use quando a memória GPU é limitada, precisa ajustar modelos maiores ou quer inferência mais rápida. Suporta formatos INT8, NF4, FP4, treinamento QLoRA e otimizadores 8-bit. Funciona com HuggingFace Transformers.

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Otimiza atenção em transformers com Flash Attention para ganho de 2-4x em velocidade e redução de 10-20x em memória. Use ao treinar/executar transformers com sequências longas (>512 tokens), ao encontrar problemas de memória GPU com atenção, ou quando precisa de inferência mais rápida. Suporta SDPA nativo do PyTorch, biblioteca flash-attn, H100 FP8 e sliding window attention.

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Quantização pós-treinamento em 4-bits para LLMs com perda mínima de precisão. Use para implantar modelos grandes (70B, 405B) em GPUs de consumo, quando você precisa de redução de memória 4× com <2% de degradação de perplexidade, ou para inferência mais rápida (aceleração de 3-4×) vs FP16. Integra com transformers e PEFT para fine-tuning QLoRA.

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Reduza o tamanho de LLMs e acelere a inferência usando técnicas de pruning como Wanda e SparseGPT. Use para comprimir modelos sem retreinamento, alcançando 50% de esparsidade com perda mínima de acurácia, ou ativando inferência mais rápida em aceleradores de hardware. Cobre pruning não estruturado, pruning estruturado, esparsidade N:M, pruning por magnitude e métodos one-shot.

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Skill de pesquisa profunda alimentado por NotebookLM MCP. Conduz pesquisa estruturada em múltiplas fontes (análise de mercado, inteligência competitiva, análise de tendências, pesquisa de prospects) usando Google NotebookLM como mecanismo de pesquisa, depois entrega briefs formatados e artefatos opcionais de estúdio (slides, podcasts de áudio, vídeos, infográficos, relatórios, mapas mentais).

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Um sistema híbrido de memória que oferece gerenciamento de conhecimento persistente e pesquisável para agentes de IA (Arquitetura, Padrões, Decisões).

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Execute tarefas de pesquisa autônoma que planejam, buscam, leem e sintetizam informações em relatórios abrangentes.

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Treina modelos de linguagem grandes (2B-462B de parâmetros) usando NVIDIA Megatron-Core com estratégias avançadas de paralelismo. Use ao treinar modelos >1B de parâmetros, precisar de máxima eficiência de GPU (47% MFU em H100), ou necessitar de paralelismo tensor/pipeline/sequência/contexto/expert. Framework pronto para produção usado em Nemotron, LLaMA, DeepSeek.

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CLI do Datadog para buscar logs, consultar métricas, rastrear requisições e gerenciar dashboards. Use isso ao depurar problemas em produção ou trabalhar com observabilidade do Datadog.

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Orientação especializada para treinamento com Fully Sharded Data Parallel do PyTorch (FSDP) - sharding de parâmetros, precisão mista, CPU offloading, FSDP2

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Use quando enfrenta 2+ tarefas independentes que podem ser trabalhadas sem estado compartilhado ou dependências sequenciais

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API de treinamento distribuído mais simples. 4 linhas para adicionar suporte distribuído a qualquer script PyTorch. API unificada para DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Posicionamento automático de device, precisão mista (FP16/BF16/FP8). Config interativo, comando de launch único. Padrão do ecossistema HuggingFace.

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