Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/datawhalechina/hello-rocm --skill hello-rocm-quick-deploy명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | hello-rocm-quick-deploy |
| description | P1 新用户闪电部署检查表 —— 最简路径跑通第一个模型 |
| version | 0.1.0 |
针对 P1（刚买 AMD 设备）用户的极简路径。只在用户说"我想最快跑起来"时触发。
| 步骤 | 做什么 | 参考文件 |
|---|---|---|
| 1 | 确认 GPU 架构与 ROCm pip 索引 | docs/zh/00-environment/rocm-gpu-architecture-table.md 或 docs/en/00-environment/rocm-gpu-architecture-table.md |
| 2 | 安装 ROCm / PyTorch（pip 方式，最简单） | docs/zh/00-environment/index.md / docs/en/00-environment/index.md，官方入口见 docs/zh/04-references/index.md 的“框架与推理服务” |
| 3 | 安装 LM Studio | docs/zh/01-deploy/index.md / docs/en/01-deploy/index.md |
| 4 | 下载 Gemma4 模型并加载 | 同上 |
| 5 | 开始对话 | 同上 |
rocminfo # 确认 GPU 被 ROCm 识别
rocm-smi # 查看 GPU 状态（ROCm 7.14+ 已由 amd-smi 替代，旧版仍可用）
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # PyTorch 确认 ROCm 可用
docs/zh/01-deploy/index.md / docs/en/01-deploy/index.mddocs/zh/04-references/index.md / docs/en/04-references/index.md 的“框架与推理服务”表。