通过架构感知的AI顾问节省30% GPU成本,基于全球首个RTX 5090能量悖论研究,涵盖93项以上实测数据,提供实时美元成本与碳排放估算,自动检测量化模型中的能耗陷阱
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重要:用于 Makepad 着色器系统,触发条件包括:makepad shader、makepad draw_bg、Sdf2d、makepad pixel、makepad glsl、makepad sdf、draw_quad、makepad gpu、makepad 着色器、makepad shader 语法、makepad 绘制
管理 RunPod GPU 云实例:创建、启动、停止并通过 SSH 和 API 连接至 Pod。适用于使用 RunPod 基础设施、GPU 实例或需要远程访问 GPU 机器的 SSH 场景。支持 Pod 生命周期管理、SSH 代理连接、文件系统挂载和 API 查询。需安装 runpodctl(brew install runpod/runpodctl/runpodctl)
一款高性能的深度网络爬取工程工具,基于容器化Docker+Crawlee(Playwright)环境,可突破YouTube和X/Twitter等复杂网站的防护机制,提供“拦截级别”的原始数据
使用带有GPU加速的docling CLI从网页、PDF、文档(docx、pptx)和图像中提取并解析内容。当需要从特定URL获取干净结构化的文本时,使用docling替代web_fetch。使用Brave(web_search)进行页面搜索与发现。当您已有URL并需要解析其内容时,使用docling。
使用 faster-whisper 实现本地语音转文字,速度比 OpenAI Whisper 快 4 至 6 倍,准确率相同;GPU 加速可实现约 20 倍实时转录。支持 SRT/VTT/TTML/CSV 字幕、说话人分离、URL/YouTube 输入、批量处理带预计完成时间、字幕搜索、章节检测、按文件语言映射
在开始任何计算密集型科学任务之前,应使用此技能来检测并报告可用的系统资源(CPU核心、GPU、内存、磁盘空间)。它会生成一个包含资源信息和策略性建议的JSON文件,以指导计算方法的选择,例如是否使用并行处理(joblib、multiprocessing)、外存计算(Dask、Zarr)、GPU加速(PyTorch、JAX)或内存高效策略。在运行分析、训练模型、处理大型数据集或任何受资源限制影响的任务之前,请先使用此技能。