common

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

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リポジトリ: NVIDIA/Model-Optimizer
ソースの最終更新活動: 2026年8月27日 19:52
検出された SKILL.md の言語: 英語
スター: 5,463
フォーク: 785

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

AI アシスタントでインストール

このプロンプトをコピーして、使用中の AI アシスタントに送ってください。

Follow https://skillsmp.com/skill-install/prompt.md to install only the Agent Skill at https://github.com/NVIDIA/Model-Optimizer/tree/main/plugins/modelopt/skills/common.

直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。

npx skills add https://github.com/NVIDIA/Model-Optimizer --skill common

コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。

ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

ファイルエクスプローラー

7 ファイル

SKILL.md

ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー

name: common
description: Shared ModelOpt support files. Use only when another ModelOpt skill directs you here.

# Shared ModelOpt Support This skill is a placeholder required for Codex plugin validation. Read only the file named by the calling ModelOpt skill.

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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. Always load when validating completed runs or reporting evaluation scores, including standalone launching-evals analysis. Not for quantizing models (use ptq), standalone serving (use deployment), or comparing completed baseline-vs-quantized results (use compare-results).

2026-10-28

ptq

Use when the user asks to "quantize a model", "run PTQ", "post-training quantization", "NVFP4 quantization", "FP8 quantization", "INT8 quantization", "INT4 AWQ", "quantize LLM", "quantize MoE", "quantize VLM", or needs to produce a quantized HuggingFace checkpoint from a pretrained model using ModelOpt. Do NOT use for multi-candidate recipe exploration or optimization (use quant-recipe-search).

2026-10-27

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).

2026-10-27

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