Intel GPU AI Skills — плагин
Скиллы агента: запуск, замеры и профилирование моделей Hugging Face на видеокартах Intel Arc, плюс перенос кода с CUDA на XPU.
- 51 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Скилл подготовки хоста ставит драйверные пакеты и Docker и меняет права группы render.
- Скиллы запускают контейнеры и серверы моделей на вашей машине.
Установка
- Работает в
Ручная установка
/plugin marketplace add intel/gpu-ai-skillsЗатем `/plugin install <имя-скилла>@intel-gpu-ai-skills`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Скилл подготовки хоста ставит драйверные пакеты и Docker и меняет права группы render.
- Скиллы запускают контейнеры и серверы моделей на вашей машине.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Коллекция скиллов в стандарте Agent Skills для работы с произвольными моделями Hugging Face (safetensors и GGUF) на видеокартах Intel Arc, Arc Pro и Battlemage. Скиллы охватывают стеки PyTorch с Transformers, vLLM для XPU, SGLang для XPU и llama.cpp на SYCL. Набор разбит на этапы. Подготовка хоста: `xpu-system-setup`, `xpu-discover`, `xpu-container-run`. Планирование: `model-can-it-fit` оценивает видеопамять по `config.json`, `xpu-deploy-plan` собирает единый план запуска. Запуск: `torch-xpu-run`, `vllm-xpu-run`, `sglang-xpu-run`, `llamacpp-xpu-run`. Дальше идут замеры скорости и профилирование.
Для кого. Инженерам, которые поднимают локальные модели на видеокартах Intel и хотят, чтобы агент сам подобрал образ, флаги и проверил запуск.
Подходит, если
- На чистом сервере с Ubuntu надо подготовить драйвер, `xpu-smi` и Docker для Intel Arc
- Хочется знать, влезет ли Qwen2.5-32B в int4 на Arc Pro B70 при контексте 8K и четырех запросах
- Код написан под CUDA, и его переводят на `torch.xpu`
- Модель в формате GGUF поднимают через `llama-server` без Python и PyTorch
- Нужен OpenAI-совместимый сервер на vLLM для видеокарты Intel
Не подходит, если
- У вас видеокарта NVIDIA или AMD: скиллы написаны под Intel XPU
- Модель диффузионная: `model-can-it-fit` ее не оценивает
- Нужен скилл для облачной инференс-платформы, а не для своего железа
Пример запроса к агенту
Влезет ли Qwen2.5-32B в int4 на мою Arc Pro B70 при контексте 8K и конкурентности 4? Если да, подготовь план запуска на vLLM.Ограничения
Скиллы рассчитаны на видеокарты Intel Arc, Arc Pro и Battlemage с поддержкой XPU. Часть рекомендательных скиллов, например `model-config-recommend`, помечена автором как экспериментальная. Оценка памяти опирается на формулы по `config.json` и не заменяет реальный замер на вашей модели. Скилл подготовки хоста ставит драйверные пакеты, Docker и меняет права группы render, это требует доступа с повышенными правами. Репозиторий активно развивается, версии образов и флагов vLLM и SGLang меняются быстро, сверяйте их с актуальной документацией.
Как отключить. Удалите установленные папки скиллов из каталога вашего агента или отключите плагин через `/plugin`. Скрипт установки поддерживает обратную операцию флагом `--uninstall`.
Частые вопросы
Как установить Intel GPU AI Skills в Claude Code?
Выполните `/plugin marketplace add intel/gpu-ai-skills`, затем `/plugin install <имя-скилла>@intel-gpu-ai-skills` для нужного скилла.
Какие агенты поддерживаются?
Claude Code, Cursor, Gemini CLI, OpenAI Codex, GitHub Copilot CLI, opencode, Qwen Code, Kimi Code, Hermes Agent и OpenClaw. Скрипт `scripts/install.sh` кладет скиллы во все найденные каталоги агентов.
Чем отличаются `vllm-xpu-run` и `llamacpp-xpu-run`?
Первый поднимает модель через OpenAI-совместимый HTTP API vLLM, второй запускает GGUF через `llama-server` на SYCL без Python и PyTorch.
Умеет ли набор оценивать, влезет ли модель в память?
Да, этим занимается `model-can-it-fit`: по `config.json` оценивает веса, KV-кэш и активации для декодерных LLM, MoE и VLM. Диффузионные модели скилл отклоняет.
Есть ли перенос кода с CUDA?
Да, скилл `cuda-to-xpu-migration` с инвентаризацией и шаблоном отчета о миграции. Также `torch-xpu-run` переводит код CUDA на `torch.xpu`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ПлагиныGPU-профайлер для ИИ-агентов: агент запускает vLLM или SGLang под graphsignal-run, читает метрики и подбирает флаги для скорости
13 скиллов NVIDIA для агента на устройстве Jetson: диагностика, память, запуск LLM, пакеты и тесты видео и инференса
Официальные скиллы AMD учат агента ставить ROCm, запускать LLM на Instinct и EPYC, профилировать GPU и квантизовать модели.
Официальный скилл и MCP-сервер GPUtw: агент арендует GPU в Тайване, ждет запуска, выполняет команду и сам останавливает машину
Скилл включает и выключает инстансы AutoDL по просьбе на обычном языке, ведет бюджет и гасит простаивающую машину.
Inference Autopilot подбирает параметры запуска SGLang под вашу видеокарту и нагрузку и выдает команду с доказательствами.
Коротко о README
README перечисляет скиллы по этапам: подготовка, планирование, запуск, замеры и профилирование. Дальше идут способы установки для разных агентов и сведения о проверке и безопасности.