Use for NVIDIA-related requests where an NVIDIA skill might help, even if the user did not ask for a skill. Trigger on NVIDIA products, hardware, software, SDKs, GPUs, Jetson/JetPack/L4T/BSP/SDK Manager/driver/flashing/setup, CUDA, NIM, NeMo, Omniverse/OpenUSD/SimReady, RAPIDS/cuDF, cuPyNumeric, cuOpt, Dynamo, Holoscan, TensorRT, DeepStream, VSS, TAO, NGC/NVCF. Do not use for generic non-NVIDIA route, optimize, deploy, AI, video, data, or infrastructure tasks.
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openai/plugins☆ 7,4312026年10月8日 更新
Vue 3 Composition API, script setup macros, reactivity system, and built-in components. Use when writing Vue SFCs, defineProps/defineEmits/defineModel, watchers, or using Transition/Teleport/Suspense/KeepAlive.
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antfu/skills☆ 5,9692026年10月9日 更新
Use for NVIDIA-related requests where an NVIDIA skill might help, even if the user did not ask for a skill. Trigger on NVIDIA products, hardware, software, SDKs, GPUs, Jetson/JetPack/L4T/BSP/SDK Manager/driver/flashing/setup, CUDA, NIM, NeMo, Omniverse/OpenUSD/SimReady, Isaac, RAPIDS/cuDF, cuPyNumeric, cuOpt, Dynamo, Holoscan, TensorRT, DeepStream, VSS, TAO, NGC/NVCF. Do not use for generic non-NVIDIA route, optimize, deploy, AI, video, data, or infrastructure tasks.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Validate and use packed sequences and long-context training in Megatron-Bridge, including offline LLM packing, collate-time VLM packing, Energon online packing, and CP constraints.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Validate and use MoE expert-parallel communication overlap in Megatron-Bridge, including overlap_moe_expert_parallel_comm, delay_wgrad_compute, and flex dispatcher backends such as DeepEP and HybridEP.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Choose the right MoE token dispatcher (`alltoall`, DeepEP, or HybridEP) for the hardware, EP degree, and optimization stage. Summarizes patterns from DSV3, Qwen3, Qwen3-Next, and VLM bring-up work.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Operational guide for enabling Megatron FSDP in Megatron-Bridge, including config knobs, code anchors, pitfalls, and verification.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Convert single-node scripts to multi-node Slurm sbatch jobs and debug common multi-node failures. Covers srun-native vs uv run torch.distributed approaches, container setup, NCCL timeouts, OOM sizing for MoE models, and interactive allocation.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Operational guide for enabling TP, DP, and PP communication overlap in Megatron-Bridge, including config knobs, code anchors, pitfalls, and verification.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Manage durable working-session memory for coding agents. Use when a user asks to preserve or recover agent context across disconnects, VS Code restarts, long-running work, handoffs, or any session where important state should be written periodically under the repo's session directory. Do NOT use for: simple questions, short tasks, one-off commands, linting, or code review.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Validate and use selective and full activation recompute in Megatron Bridge to reduce GPU memory usage at the cost of extra compute. Use for activation memory OOMs or regressions involving recompute_granularity, recompute_num_layers, recompute_modules, recompute_method, selective recompute, full recompute, or activation checkpointing.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Techniques for reducing peak GPU memory in Megatron Bridge — expandable segments, PEFT + SP input re-gather, parallelism resizing, activation recompute, CPU offloading constraints, and common OOM fixes.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Evidence-gated workflow for MoE performance optimization in Megatron Bridge. Covers measurement contracts, the Three Walls framework, parallel folding, profiling, matched A/B tuning, and final validation.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Long-context MoE training guidance for Megatron Bridge. Covers CP sizing, selective recompute, dispatcher choices, and practical patterns from DSV3, Qwen3, and Qwen3-Next long-context experiments.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
MoE expert-parallel communication overlap in Megatron Bridge. Covers dispatch/combine overlap, flex dispatcher backends, and expert wgrad scheduling.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Recommend and customize Megatron Bridge library and benchmark recipes for a user's model, GPU count, hardware, sequence length, and pretrain/SFT/PEFT goal. Use when selecting a starting recipe, comparing library and benchmark configs, resizing parallelism for a GPU allocation, or distinguishing convergence changes, semantics-preserving execution tuning, and benchmark-only shortcuts.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Validate and use CUDA graph capture in Megatron Bridge, including local full-iteration graphs and Transformer Engine scoped graphs for attention, MLP, and MoE modules.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Representative, point-in-time MoE training playbooks by hardware and model family. Use them as candidate seeds, then revalidate the exact runtime, semantics, topology, and steady-state throughput.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Resiliency features in Megatron Bridge including fault tolerance, straggler detection, in-process restart, preemption, and re-run state machine.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Run Megatron-LM (MLM) and Megatron Bridge training with mock or real data. Covers correlation testing, available recipes, and multi-GPU examples.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Operational guide for enabling hierarchical context parallelism in Megatron-Bridge, including config knobs, code anchors, pitfalls, and verification.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Practical guidance for training MoE VLMs in Megatron Bridge. Compares FSDP and 3D-parallel approaches, using rounded lessons from Qwen3-VL, Qwen3-Next, and other multimodal experiments.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Operational guide for choosing and combining parallelism strategies in Megatron Bridge, including sizing rules, hardware topology mapping, and combined parallelism configuration.
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NVIDIA/skills☆ 3,5842026年10月10日 更新
Validate and use CPU offloading in Megatron Bridge, including layer-level activation offloading and fractional optimizer state offloading with HybridDeviceOptimizer.
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