板卡硬件平台检测 Skill。当任务涉及板端运行、板端推理、远端 HBM、性能压测或 BPU 实测,且 .horizon/.env.board 不存在或不完整时触发。自动完成板卡 IP 获取、SSH 架构探测、平台信息写入。
원문 언어: 중국어
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SkillsMP는 HorizonRobotics/OE-Skills에서 37개의 skill을 수집했습니다. skill을 열어 소스와 세부 정보를 확인하세요.
수집된 skill 37개 중 37개를 표시합니다.
板卡硬件平台检测 Skill。当任务涉及板端运行、板端推理、远端 HBM、性能压测或 BPU 实测,且 .horizon/.env.board 不存在或不完整时触发。自动完成板卡 IP 获取、SSH 架构探测、平台信息写入。
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OpenExplorer 工具链入口 Skill,处理 PTQ/QAT 量化编译、板端部署、性能精度评估等请求,并将任务路由到对应的 Horizon 子 Skill。
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HBDK4模型编译工具的使用指南索引,按任务场景组织
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通用模型编译 skill。基于 YAML 配置文件驱动,支持 ONNX 和 BC 模型格式。支持从 PTQ config 自动提取输入预处理参数。工作流:生成配置 -> 默认必须经用户确认 -> 再执行编译与报告。Use when the user mentions 模型编译、compile、导出 hbm、生成上板产物、pyramid 输入、resizer 输入。
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HMCT PTQ 精度调优工作流。自动按 INT8→INT16→dual-int16→FP16 逐级验证上限, 结合节点敏感度分析渐进回退,找到满足 Cosine Similarity 阈值(默认 >=0.99)的 最小混精度 quant_config,产出达标配置与调优报告。 触发关键词:HMCT 精度调优、PTQ 调优、量化精度、cosine similarity 不达标、混合精度。
원문 언어: 중국어
HMCT 模型转换与精度调优总入口。根据用户意图自动路由: (1) 提供了校准数据 → 调用 reference/run_build.py build 执行完整量化构建; (2) 未提供校准数据 → 调用 reference/run_build.py check 使用随机数据快速验证转换流程; (3) 用户希望进行精度调优 → 转交 j6-hmct-cosine-similarity-tuning SKILL 执行多阶段调优; (4) 用户希望进行单项精度 debug 分析(节点灵敏度、数据分布、累积误差等)→…
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OE-LLM 包环境检测 Skill。当任务涉及 LLM 量化、LLM 压缩、LLM 编译、板端 LLM 推理等 LLM 工具链操作,且 .horizon/.env.oe-llm-package 不存在时触发。自动完成 OE-LLM 包路径定位、版本采集、本地环境匹配检查、GPU Docker 判定,并将结果写入 .env 文件。
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OE-LLM 包本地安装 Skill。在 oe-llm-package-detection 完成后触发,询问用户是否本地安装。若用户同意,则检测本地 Python / CUDA / PyTorch 版本,匹配 OE-LLM 包内 whl,创建 venv 全量安装,更新 .env 为 EXECUTION_MODE=local。
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OE 包环境检测 Skill。当任务涉及量化、编译、部署等工具链操作,且 .horizon/.env.oe-package 不存在时触发。自动完成 OE 包路径定位、版本采集、本地环境匹配检查、GPU/CPU Docker 判定,并将结果写入 .env 文件。
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OE 包本地安装 Skill。在 oe-package-detection 完成后触发,询问用户是否本地安装。若用户同意,则检测本地 Python / CUDA / PyTorch 版本,匹配 OE 包内 whl,创建 venv 全量安装,更新 .env 为 EXECUTION_MODE=local。
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使用 hb_analyzer 分析 J5/J6 模型性能。当用户提到模型文件(.onnx/.bc/.hbm)并想了解性能、延时、带宽、BPU利用率、瓶颈、实测、对比时触发。常见场景:评测模型、检查性能、找瓶颈、板端测试、分析 perf JSON。关键词:"性能"、"延时"、"带宽"、"BPU"、"瓶颈"、"太慢"、"实测"、"对比"、"评测"、"hb_analyzer"。即使用户没明确说"分析",只要提到模型+性能相关词就应该触发。
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OpenExplorer 工具链 CLI 包的集成 Skill。适用于处理 hb_compile、hb_model_info、 hb_verifier、hb_analyzer、hb_config_generator、hb_eval_preprocess 等工具相关问题, 包括 YAML 配置编写、ONNX/Caffe 模型编译、PTQ 量化、HBIR/HBM 产物生成、 模型信息查看、精度验证、性能分析、评估数据预处理和板端部署验证。 当用户提到…
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批量执行 LightCompress 量化实验并生成对比表。
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执行 LightCompress 量化实验并生成精度报告。当用户要求运行量化实验、量化精度测试或 PPL 评估时触发。
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为 llm_compression 框架新增 LLM/VLM 模型支持。当用户需要在 llm_compression/models/ 中接入新模型时触发。
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llm_compression 日常操作 Skill。覆盖校准(calib.sh)、GPU精度评测(torch_eval.sh)、HBM编译(compile.sh)、板端精度评测(hbm_rpc_eval.sh)、量化分析(quant_analysis.sh)的标准用法。触发关键词:校准、calib、torch_eval、compile、hbm_rpc_eval、quant_analysis、LLM编译、LLM量化评测、板端推理评测。注意:llm_compression 是独立于 OE 的工具包,不走…
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在适配 horizon_plugin_pytorch(prepare/JIT_STRIP)时,自动为动态控制流/动态循环中涉及算子替换或融合的逻辑添加 dynamic_block 标注,避免 scope/替换错乱与 forward 报错。
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为浮点 PyTorch 模型插入部署边界 QuantStub/DeQuantStub(horizon_plugin_pytorch)。满足:quant/dequant 是部署边界;每个输入/输出各自独立 stub;QuantStub 初始化不设置 scale。
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在适配 horizon_plugin_pytorch 的过程中对浮点模型执行 prepare(仅添加 prepare 调用;qconfig_setter 固定为全部双 int8 模板;不包含 dynamic_block 相关修改)。
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在适配 horizon_plugin_pytorch 的量化流程中,为模型设置 fake quantize 状态(QAT/CALIBRATION/VALIDATION)。只添加/调用 set_fake_quantize,不做其他修改。
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在适配 horizon_plugin_pytorch 的过程中,为脚本或入口添加 march 设置逻辑。
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为用户的浮点 PyTorch 模型适配地平线机器人公司的 QAT 工具 `horizon_plugin_pytorch`。这是一个编排型 skill,必须按固定顺序依次调用:`j6-plugin-set-march` → `j6-plugin-insert-quant-dequant` → `j6-plugin-dynamic-block` → `j6-plugin-prepare` → `j6-plugin-set-fake-quantize`。
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当用户遇到 Horizon Plugin PyTorch 训练部署一致性问题(QAT 模型正常但 BC/HBM 掉点、export/convert/compile 阶段精度偏差)时使用。本 skill 引导用户按 qat.pt -> qat.export.pt -> qat.bc -> quantized.bc -> hbm 分段定位问题,并在每个阶段帮助适配工具、分析工具产出物。
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使用 horizon_plugin_pytorch 的 hbdk4.export 将 QAT 模型导出为 HBIR IR 模块。以独立导出脚本的形式执行,不在训练或评测脚本中添加导出逻辑。
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对比两份 FX Graph 计算图文件,精确定位计算图结构和算子参数差异,并根据 diff 报告在原始模型代码中找到对应的差异位置。
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为量化后的模型生成导出编译流程代码(export QAT BC → convert → remove_io_op → statistics 检查 CPU 算子 → compile HBM)。务必在用户提到导出编译、HBM 编译、模型部署编译、QAT BC 导出、remove_io_op、CPU 算子检查、模型编译部署、HBM 生成时触发此 skill,即使用户只提到其中一个步骤,只要涉及从 QAT BC 到 HBM 的任何环节都应触发。
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为基础网络结构生成量化流程代码(set_march → 插入 Quant/DeQuant → 配置量化参数 → prepare → 校准 → QAT 训练)。务必在用户提到模型量化、量化流程、QAT 校准、Horizon 量化适配、HistogramObserver/MinMaxObserver 配置、量化参数配置、校准训练、QuantStub 插入时触发此 skill,即使用户只问其中一个步骤,只要涉及 Horizon 量化流程的任何环节都应触发。
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为基础网络结构生成从量化到编译的完整流程代码(set_march → Quant/DeQuant → 量化配置 → prepare → 校准 → QAT → export → convert → remove_io_op → statistics → compile HBM)。当用户需要同时覆盖量化和编译多个步骤时触发,如"帮我写量化编译全流程代码"、"Conv+BN+ReLU 量化部署"、"地平线量化编译"、"基础结构量化到…
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在 horizon_plugin_pytorch 量化配置检查中,读取并分析 prepare 产出的 model_check_result.txt,定位模型结构与 qconfig 问题(算子融合、共享模块、qconfig 异常、averaging_constant 非默认值、算子输入浮点检查)。
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当用户遇到 Horizon Plugin PyTorch 精度调优问题时使用。本 skill 聚焦 PyTorch 侧精度调优,不处理 export、convert、compile 或板端一致性问题。
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J6 开发板资源监控与推理期间资源采集。当用户需要监控 BPU 占用率、DDR 带宽、内存使用时触发。支持三种场景:(1) Scenario A:CV 模型在指定帧率(如 10Hz)推理期间同步采集 BPU/DDR/内存数据;(2) Scenario B:独立监控板端硬件资源(无推理负载);(3) Scenario C:LLM 模型循环推理期间同步采集资源数据,使用 simple_demo_request 保持模型持续运行。关键词:BPU 监控、DDR 带宽、内存使用、资源监控、设定帧率推理、LLM…
원문 언어: 중국어
Generate X86-side Python client code for hbm_infer, the Python SDK that connects to BPU boards via gRPC to deploy and run HBM model inference. Use this skill when the user wants to write Python code using hbm_infer client APIs — including HbmRpcSession…
원문 언어: 영어
提供基于 UCP 的模型推理 C++ 代码生成能力。当用户询问 UCP/DNN 推理接口怎么用、某个 API 的参数含义、如何加载模型、如何分配 tensor 内存、如何提交推理任务、Cache 同步怎么做,或要求只生成推理流程中某个模块的代码时使用。
원문 언어: 중국어
自动化 hrt_model_exec perf 板端性能评测。触发条件:模型性能测试、benchmark、性能评估、板端测试、thread_num/core_id 参数扫描、吞吐量/延迟对比、远程部署 hrt_model_exec 运行 perf。
원문 언어: 중국어
Use this skill whenever the user wants to quickly locate, diagnose, or analyze likely performance bottlenecks in a UCP model inference Perfetto trace. Trigger on requests about UCP inference traces, `.pftrace` files, inference latency, slow inference,…
원문 언어: 영어
Capture UCP (Horizon Robotics inference SDK) Perfetto traces from a J6 development board. Use this skill whenever the user wants to grab UCP traces, capture Perfetto traces on a Horizon dev board, debug UCP scheduling issues with trace data, or pull .pftrace…
원문 언어: 영어
地平线 J6 UCP 技能入口,通过路由机制将用户意图分发至对应子 skill,涵盖模型性能评测、HBM 推理部署、推理代码生成、Perfetto Trace 采集与分析等能力。
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