common

Shared ModelOpt support files. Use only when another ModelOpt skill directs you here.

Repositorio: NVIDIA/Model-Optimizer
Última actividad en el origen: 27 de agosto de 2026 a las 19:52
Idioma detectado de SKILL.md: inglés
Estrellas: 3604
Forks: 567

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day0-release

Deterministic end-to-end driver for day-0 quantized-checkpoint releases — chains PTQ → evaluation → comparison with enforced gates between stages (the evaluation stage deploys the checkpoint itself), and returns a publish decision (ACCEPT / REGRESSION / ANOMALOUS / INFEASIBLE). Use when the user asks to "release a model at day-0", "quantize and validate model X is within N% of baseline and tell me if it's publishable", or "run the full day-0 workflow". Do NOT use for single-stage requests — quantizing only (use ptq), serving only (use deployment), evaluating only (use evaluation), or comparing two existing runs (use compare-results).

2026-08-27

deployment

Serve a quantized or unquantized LLM checkpoint as an OpenAI-compatible API endpoint using vLLM, SGLang, or TRT-LLM. Use when user says "deploy model", "serve model", "start vLLM server", "launch SGLang", "TRT-LLM deploy", "AutoDeploy", "benchmark throughput", "serve checkpoint", or needs an inference endpoint from a HuggingFace or ModelOpt-quantized checkpoint. Do NOT use for quantizing models (use ptq) or evaluating accuracy (use evaluation).

2026-08-27

evaluation

Evaluates accuracy of quantized or unquantized LLMs using NeMo Evaluator Launcher (NEL). Triggers on "evaluate model", "benchmark accuracy", "run MMLU", "evaluate quantized model", "run nel". Handles deployment, config generation, and evaluation execution. Not for quantizing models (use ptq), deploying/serving models (use deployment), or comparing completed baseline-vs-quantized results (use compare-results).

2026-08-27

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