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De forma predeterminada está seleccionado el prompt que primero revisa el origen. Puedes cambiar a un comando directo o descargar una copia local.
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npx skills add https://github.com/HorizonRobotics/OE-Skills --skill lightcompress-batch-quantizeEl comando permanece en una sola línea. Desplázate horizontalmente para revisarlo antes de copiarlo.
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
Mostrando SKILL.md
| name | lightcompress-batch-quantize |
| version | 2.0.3 |
| description | 批量执行 LightCompress 量化实验并生成对比表。 |
批量执行 = 循环调用 lightcompress-quant-explore skill。本 skill 只负责编排，不重复实现单实验逻辑。
将用户输入展开为实验的笛卡尔积：models x methods x configs。
示例输入：
对 Qwen3-0.6B、Qwen2.5-7B 跑 RTN W8A8 和 GPTQ W4A8 量化
展开为 4 个实验：
调用 quant-accuracy-cache skill 查询每个实验是否已有结果。
匹配规则：model.name + quant.method + quant.w_bit + quant.a_bit。
对待执行列表中的每个实验：
lightcompress-quant-explore skill 启动实验
nvidia-smi 确认显存占用上升）自动回答子 skill 的交互问题：
| 子 skill 问题 | 预设答案 |
|---|---|
| 开始实验 / 取消 | 开始实验 |
| 保存到缓存 / 跳过 | 保存到缓存 |
| 缓存冲突处理 | 保留两者 |
所有实验完成后，汇总为对比表：
| 模型 | 方法 | 配置 | Pretrain PPL | Fake Quant PPL | PPL 变化 | 来源 |
|------|------|------|--------------|----------------|----------|------|
| Qwen3-0.6B | RTN | W8A8 | 21.30 | 22.15 | +0.85 | 实验 |
| Qwen2.5-7B | GPTQ | W4A8 | 7.00 | 7.45 | +0.45 | 缓存 |
调用 quant-accuracy-cache 保存新产生的实验结果。
| Skill | 关系 | 说明 |
|---|---|---|
lightcompress-quant-explore | 依赖 | 单实验执行引擎，负责 GPU 选择、配置生成、实验运行 |
quant-accuracy-cache | 协作 | 实验前查询缓存跳过重复，实验后保存结果 |