ソース情報
- リポジトリ
- OpenMOSS/sglang
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月4日 02:54
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 4
- フォーク
- 0
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。
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。
メニュー
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。
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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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/OpenMOSS/sglang --skill diffusion-kernel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。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | diffusion-kernel |
| description | Index for SGLang Diffusion kernel development skills. |
python/sglang/multimodal_gen/.claude/skills/diffusion-kernel/
├── SKILL.md
├── add-triton-kernel.md
├── diffusion-benchmark-and-profile.md
├── nsight-profiler.md
└── use-efficient-diffusion-kernels.md
Step-by-step guide for adding a new Triton kernel to SGLang Diffusion's jit_kernel module, including authoring, autotune, torch.compile compatibility, integration, and tests.
use-efficient-diffusion-kernels.md
Practical guidance for using SGLang Diffusion fused kernels and fast CUDA paths, including constraints, fallbacks, and where the fused ops are wired into the runtime.
diffusion-benchmark-and-profile.md
End-to-end benchmarking and profiling guide for SGLang Diffusion models, including denoise latency measurement, per-layer breakdown, and regression tracking.
Advanced profiling skill for NVIDIA Nsight Systems / Nsight Compute: collecting traces, reading reports, and interpreting kernel-level performance metrics.