adding-model-support

Guide for adding support for new LLM or VLM models in Megatron-Bridge. Covers bridge, builder-backed model config, recipe, tests, docs, and examples.

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Repository: NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge
Letzte Quellaktivität: 9. November 2026 um 20:53
Erkannte Sprache von SKILL.md: Englisch
Sterne: 986
Forks: 578

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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Mit einem KI-Assistenten installieren

Diesen Prompt kopieren und in den verwendeten KI-Assistenten einfügen.

Follow https://skillsmp.com/skill-install/prompt.md to install only the Agent Skill at https://github.com/NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge/tree/main/skills/adding-model-support.

Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.

npx skills add https://github.com/NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge --skill adding-model-support

Der Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.

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name	adding-model-support
description	Guide for adding support for new LLM or VLM models in Megatron-Bridge. Covers bridge, builder-backed model config, recipe, tests, docs, and examples.

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create-model-verification-card

Create or update concise, agent-readable Megatron Bridge model verification cards. Use when adding a model support card, auditing cross-model convergence comparability or verification coverage, recording conversion, deterministic inference, training, checkpoint resume, post-SFT export, performance, or weak-scaling results, or preparing a model-support PR. Enforce the required core inventory, convergence-versus-performance contracts, optional performance items, public Slurm launcher commands, training metrics, important-feature allowlist, and a strict privacy boundary that excludes private runtime wiring, internal paths, credentials, and job metadata.

2026-11-09

nemo-mbridge-perf-activation-recompute

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.

2026-10-14

nemo-mbridge-perf-moe-vlm-training

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.

2026-10-14

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