Hugging Face Skills

HuggingFace राउटर से नए मॉडलों के लिए chat-ui कॉन्फ़िगरेशन में विवरण जोड़ें। तब उपयोग करें जब राउटर पर नए मॉडल जारी हों और उन्हें विवरण की आवश्यकता हो…

Fixes broken typing checks detected by ty, make typing, or make check-repo. Use when typing errors appear in local runs, CI, or PR logs.

ty, make typing, या make check-repo द्वारा पहचानी गई टूटी हुई टाइपिंग जाँचों को ठीक करता है। जब स्थानीय रन, CI, या PR लॉग में टाइपिंग त्रुटियाँ दिखाई दें तब उपयोग करें।

Review code changes for bugs and alignment with OpenEnv principles and RFCs. Use when reviewing PRs, checking code before commit, or when asked to review…

कोड परिवर्तनों में बग और OpenEnv सिद्धांतों तथा RFCs के साथ संरेखण की समीक्षा करें। PRs की समीक्षा करते समय, कमिट से पहले कोड जांचते समय, या समीक्षा करने के लिए कहने पर उपयोग करें…

C++ CPU कर्नेल लिखने, अनुकूलित करने और बेंचमार्क करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करता है, जिसमें Hugging Face कर्नेल इकोसिस्टम के लिए SIMD इंट्रिन्सिक्स (AVX2/AVX512) शामिल हैं। इसमें…

Provides guidance for writing, optimizing, and benchmarking C++ CPU kernels with SIMD intrinsics (AVX2/AVX512) for the Hugging Face kernels ecosystem. Includes…

Provides guidance for writing and benchmarking optimized CUDA kernels for NVIDIA GPUs (H100, A100, T4) targeting HuggingFace diffusers and transformers…

NVIDIA GPU (H100, A100, T4) के लिए अनुकूलित CUDA कर्नेल लिखने और बेंचमार्क करने हेतु मार्गदर्शन प्रदान करता है, जो HuggingFace डिफ्यूज़र और ट्रांसफॉर्मर को लक्षित करता है…

Use when the user has written (or wants to write) a `ModularPipelineBlocks` subclass in a local Python file and needs to package it into a Hub-uploadable…

OpenEnv वातावरण को Hugging Face Spaces पर तैनात करें। जब तैनात करने, Hugging Face पर पुश करने, या स्पेस अपडेट करने के लिए कहा जाए तो इसका उपयोग करें।

Deploy an OpenEnv environment to Hugging Face Spaces. Use when asked to deploy, push to Hugging Face, or update a space.

Use when the user wants to run a diffusers pipeline from a terminal (one-off generation, batch jobs, smoke-testing a new model), run on HF Sandbox hardware via…

एक्शन स्मोक टेस्ट के लिए उदाहरण फिक्स्चर स्किल

Example fixture skill for action smoke tests

एक ठोस उपयोग मामले से OpenEnv वातावरण उत्पन्न करें (उदाहरण के लिए, "लाइब्रेरी textarena के लिए एक env उत्पन्न करें")। जब किसी नए को डिज़ाइन या कार्यान्वित करने के लिए कहा जाए तो इसका उपयोग करें…

Generate OpenEnv environments from a concrete use case (for example, "generate an env for the library textarena"). Use when asked to design or implement a new…

पायथन में Gradio वेब UI और डेमो बनाएं। Gradio ऐप, कंपोनेंट, इवेंट लिसनर, लेआउट या चैटबॉट बनाते या संपादित करते समय उपयोग करें।

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing models, datasets, spaces, buckets, repos, papers, jobs, and more on the Hugging Face Hub.…

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now…

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now…

किसी भी AWS कार्य की शुरुआत में उपयोगकर्ता के स्थानीय AWS संदर्भ (सक्रिय प्रोफ़ाइल, क्षेत्र, खाता ID, कॉलर पहचान) का पता लगाएं। किसी भी अन्य AWS… से पहले इस कौशल का उपयोग करें।

SageMaker / AWS कार्य के लिए एक पृथक Python वातावरण सेट करें, जिसमें सही Python संस्करण और वर्तमान boto3 हो। इस कौशल का उपयोग तब करें जब Python कोड होगा…

अमेज़न सेजमेकर एआई पर मॉडल की तैनाती की योजना बनाएं और समन्वय करें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता किसी मॉडल को तैनात, होस्ट, सर्व या एक्सपोज़ करना चाहता हो…

SageMaker निष्पादन भूमिका तैनात या प्रशिक्षण से पहले उपयोग योग्य है यह सुनिश्चित करें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब SageMaker एंडपॉइंट, मॉडल, प्रशिक्षण बनाने वाले हों...

SageMaker एंडपॉइंट (रियल-टाइम या एसिंक्रोनस) को ऑटोस्केलिंग, CloudWatch अलार्म और टैगिंग के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम बनाएं। इस स्किल का उपयोग तब करें जब कोई एंडपॉइंट बनाने वाला हो…

SageMaker मॉडल तैनाती के लिए सही सर्विंग कंटेनर चुनें और उसका वर्तमान इमेज URI खोजें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब किसी मॉडल को तैनात करने वाले हों...

Hugging Face Hub का उपयोग MCP सर्वर टूल्स के माध्यम से करें। मॉडल, डेटासेट, Spaces, पेपर्स खोजें। रिपॉजिटरी विवरण प्राप्त करें, दस्तावेज़ीकरण लाएं, कंप्यूट जॉब चलाएं, और Gradio का उपयोग करें…

Use Hugging Face Hub via MCP server tools. Search models, datasets, Spaces, papers. Get repo details, fetch documentation, run compute jobs, and use Gradio…

हगिंग फेस कमांड लाइन इंटरफेस जो हगिंग फेस हब से अनुमान के लिए सेफटेंसर या जीजीयूएफ मॉडल वेट लोड करने के लिए आवश्यक मेमोरी का अनुमान लगाता है

Generate Hugging Face Hub (huggingface_hub) release notes from cached PR JSON files. Use when asked to draft release notes from PR files.

हगिंग फेस हब (huggingface_hub) रिलीज़ नोट्स कैश्ड PR JSON फ़ाइलों से जनरेट करें। PR फ़ाइलों से रिलीज़ नोट्स तैयार करने के लिए कहने पर उपयोग करें।

Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv`…

Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv`…

Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.

हगिंग फेस हब पर डेटासेट बनाएं और प्रबंधित करें। रिपॉजिटरी आरंभ करने, कॉन्फ़िग/सिस्टम प्रॉम्प्ट परिभाषित करने, पंक्ति अपडेट स्ट्रीम करने और SQL-आधारित डेटासेट क्वेरी/रूपांतरण का समर्थन करता है। व्यापक डेटासेट वर्कफ़्लो के लिए HF MCP सर्वर के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया।

Hugging Face मॉडल कार्ड में मूल्यांकन परिणाम जोड़ें और प्रबंधित करें। README सामग्री से eval तालिकाएँ निकालने, Artificial Analysis API से स्कोर आयात करने, और vLLM/lighteval के साथ कस्टम मॉडल मूल्यांकन चलाने का समर्थन करता है। model-index मेटाडेटा प्रारूप के साथ काम करता है।

Hugging Face Jobs इंफ्रास्ट्रक्चर पर किसी भी वर्कलोड को चलाएं। इसमें UV स्क्रिप्ट्स, Docker-आधारित जॉब्स, हार्डवेयर चयन, लागत अनुमान, टोकन के साथ प्रमाणीकरण, सीक्रेट्स प्रबंधन, टाइमआउट कॉन्फ़िगरेशन और परिणाम स्थायित्व शामिल हैं। डेटा प्रोसेसिंग, इन्फ्रेंस, एक्सपेरिमेंट्स, बैच जॉब्स और किसी भी Python-आधारित कार्यों सहित सामान्य-उद्देश्यीय कंप्यूट वर्कलोड के लिए डिज़

TRL (ट्रांसफॉर्मर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) का उपयोग करके हगिंग फेस जॉब्स इंफ्रास्ट्रक्चर पर भाषा मॉडल को प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून करें। इसमें SFT, DPO, GRPO और रिवॉर्ड मॉडलिंग प्रशिक्षण विधियाँ, साथ ही स्थानीय तैनाती के लिए GGUF रूपांतरण शामिल है। डेटासेट तैयारी, हार्डवेयर चयन, लागत अनुमान और मॉडल स्थायित्व पर मार्गदर्शन शामिल है।

हगिंग फेस हब पर शोध पत्र प्रकाशित और प्रबंधित करें। पेपर पेज बनाने, पेपर को मॉडल/डेटासेट से लिंक करने, लेखकत्व का दावा करने और पेशेवर मार्कडाउन-आधारित शोध लेख तैयार करने का समर्थन करता है।

हगिंग फेस एपीआई का उपयोग करके पुन: प्रयोज्य स्क्रिप्ट और टूल बनाएं। एपीआई कॉल को श्रृंखलित या संयोजित करते समय, या जब कार्यों को दोहराया/स्वचालित किया जाएगा, तब उपयोगी। हगिंग फेस हब से डेटा प्राप्त करने, समृद्ध करने या प्रोसेस करने के लिए पुन: प्रयोज्य कमांड लाइन स्क्रिप्ट बनाता है।

Trackio के साथ ML प्रशिक्षण प्रयोगों को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करें। प्रशिक्षण के दौरान मीट्रिक लॉग करने (Python API) या लॉग किए गए मीट्रिक को पुनर्प्राप्त/विश्लेषण करने (CLI) के लिए उपयोग करें। रीयल-टाइम डैशबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन, HF Space सिंकिंग और ऑटोमेशन के लिए JSON आउटपुट का समर्थन करता है।

हगिंग फेस डेटासेट व्यूअर एपीआई वर्कफ़्लो के लिए इस कौशल का उपयोग करें जो सबसेट/स्प्लिट मेटाडेटा प्राप्त करता है, पंक्तियों को पेजिनेट करता है, टेक्स्ट खोजता है, फ़िल्टर लागू करता है, पार्के डाउनलोड करता है…

Add evaluation results to Hugging Face model repositories using the .eval_results/ format. Uses HF CLI for PR management and manual YAML creation.

Hugging Face मॉडल रिपॉजिटरी में .eval_results/ फॉर्मेट का उपयोग करके मूल्यांकन परिणाम जोड़ें। PR प्रबंधन और मैन्युअल YAML निर्माण के लिए HF CLI का उपयोग करता है।

हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स और हगिंग फेस जॉब्स क्लाउड जीपीयू का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS) को प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करता है। इसमें शामिल है…

हगिंग फेस पेपर पेजों को मार्कडाउन में खोजें और पढ़ें, और लेखकों, लिंक किए गए मॉडल/डेटासेट/स्पेस, गिटहब जैसी संरचित मेटाडेटा के लिए पेपर्स API का उपयोग करें।

दृष्टि मॉडलों को ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), इमेज क्लासिफिकेशन (timm मॉडल — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…) के लिए प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करता है।

किसी कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल खोजता है, आधिकारिक HF बेंचमार्क लीडरबोर्ड से पूछताछ करके, मॉडल आकार डेटा के साथ परिणामों को समृद्ध करके, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर फिट होने वाले मॉडल को फ़िल्टर करके, और बेंचमार्क स्कोर के साथ तुलना तालिका लौटाता है।

हगिंग फेस हब मॉडल के लिए inspect-ai और lighteval का उपयोग करके स्थानीय हार्डवेयर पर मूल्यांकन चलाएं। बैकएंड चयन, स्थानीय GPU मूल्यांकन और चुनने के लिए उपयोग करें…

हगिंग फेस डेटासेट व्यूअर API वर्कफ़्लो के लिए इस स्किल का उपयोग करें जो सबसेट/स्प्लिट मेटाडेटा प्राप्त करता है, पंक्तियों को पेजिनेट करता है, टेक्स्ट खोजता है, फ़िल्टर लागू करता है, पार्के डाउनलोड करता है…

पायथन में ग्रैडियो वेब यूआई और डेमो बनाएं। ग्रैडियो ऐप्स, कंपोनेंट्स, इवेंट लिसनर्स, लेआउट या चैटबॉट बनाते या संपादित करते समय उपयोग करें।

यह कौशल तब उपयोग किया जाना चाहिए जब उपयोगकर्ता Hugging Face Jobs इंफ्रास्ट्रक्चर पर कोई कार्यभार चलाना चाहते हैं। इसमें UV स्क्रिप्ट, Docker-आधारित जॉब, हार्डवेयर चयन आदि शामिल हैं।

TRL (ट्रांसफॉर्मर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) या अनस्लॉथ के साथ हगिंग फेस जॉब्स इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके भाषा और विज़न मॉडल को प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून करें। इसमें SFT, DPO,… शामिल हैं।

llama.cpp और GGUF के साथ CPU, Mac Metal, CUDA, या ROCm पर स्थानीय रूप से चलाने के लिए मॉडल चुनने में उपयोग करें। इसमें GGUF ढूंढना, क्वांट चयन, सर्वर चलाना, सटीक… शामिल है।

उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए LoRA के लिए Hugging Face Spaces पर Gradio डेमो बनाएं और प्रकाशित करें। जब कोई Space, डेमो बनाने, जनरेट करने, भेजने या प्रकाशित करने के लिए कहे तो उपयोग करें,…

हगिंग फेस हब पर शोध पत्र प्रकाशित और प्रबंधित करें। पेपर पेज बनाने, पेपर को मॉडल/डेटासेट से लिंक करने, लेखकत्व का दावा करने और उत्पन्न करने का समर्थन करता है…

हगिंग फेस पेपर पेजों को मार्कडाउन में खोजें और पढ़ें, और लेखकों, लिंक किए गए मॉडल/डेटासेट/स्पेस, गिटहब आदि जैसी संरचित मेटाडेटा के लिए पेपर्स API का उपयोग करें।

Hugging Face Spaces पर एप्लिकेशन बनाएं, तैनात करें और बनाए रखें — Gradio / Docker / Static SDKs, ZeroGPU और समर्पित हार्डवेयर, मॉडल लोडिंग, डीबगिंग,…

इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता टूल/स्क्रिप्ट बनाना चाहता है या कोई कार्य पूरा करना चाहता है जहां हगिंग फेस एपीआई से डेटा का उपयोग करना सहायक होगा। यह विशेष रूप से उपयोगी है…

Trackio के साथ ML प्रशिक्षण प्रयोगों को ट्रैक और विज़ुअलाइज़ करें। प्रशिक्षण के दौरान मीट्रिक लॉग करते समय (Python API), प्रशिक्षण डायग्नोस्टिक्स के लिए अलर्ट ट्रिगर करते समय, या…

दृष्टि मॉडलों को ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), इमेज क्लासिफिकेशन (timm मॉडल — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…) के लिए प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करता है।

AI demos and GPU compute with Gradio Spaces and Hugging Face Spaces ZeroGPU. Use when writing or reviewing code that uses `@spaces.GPU`, configuring…

Make tests pass. Invoke after /write-tests produces failing tests.

परीक्षणों को पास कराएँ। /write-tests द्वारा असफल परीक्षण उत्पन्न करने के बाद इसे लागू करें।

प्राइम-आरएल इन्फरेंस सर्वर को शुरू और परीक्षण करें। जब इन्फरेंस चलाने, vLLM शुरू करने, मॉडल का परीक्षण करने या इन्फरेंस सर्वर लॉन्च करने के लिए कहा जाए तो इसका उपयोग करें।

Scaffold a PhysicsIntern research workspace in the current folder. Run only when the user explicitly invokes it to set up a new physics/maths research…

Scaffold a PhysicsIntern research workspace in the current folder.

prime-rl और इसके वैकल्पिक निर्भरताओं को कैसे स्थापित करें। प्रोजेक्ट सेट करते समय, FP8 मॉडल के लिए deep-gemm जैसी अतिरिक्त सुविधाएँ स्थापित करते समय, या समस्या निवारण करते समय उपयोग करें…

डिफ्यूज़र्स में नया मॉडल या पाइपलाइन जोड़ते समय, नए मॉडल के लिए फ़ाइल संरचना सेट करते समय, पाइपलाइन को मॉड्यूलर प्रारूप में बदलते समय, या वज़न बदलते समय उपयोग करें…

Post-mortem analysis of a PhysicsIntern workspace run (Claude Code, Pi, Codex, or OpenCode host). Reconstructs the trajectory from the session record — JSONL…

PhysicsIntern वर्कस्पेस रन (Claude Code, Pi, या Codex होस्ट) का पोस्ट-मॉर्टम विश्लेषण। सत्र JSONL(s) से ट्रैजेक्ट्री का पुनर्निर्माण करता है, ऑडिट करता है…

OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

पुल रिक्वेस्ट सबमिट करने से पहले बदलावों को मान्य करें। लिंट, टेस्ट, संरेखण समीक्षा और आरएफसी विश्लेषण सहित व्यापक जांच चलाएं। इसका उपयोग बनाने से पहले करें...

Validate changes before submitting a pull request. Run comprehensive checks including lint, tests, alignment review, and RFC analysis. Use before creating a…

Release workflow for deploying OpenEnv environments to Hugging Face Spaces and keeping canonical references in sync.

OpenEnv वातावरणों को Hugging Face Spaces पर तैनात करने और विहित संदर्भों को समकालिक रखने के लिए रिलीज़ वर्कफ़्लो।

Determine if proposed changes require an RFC. Use when planning significant changes, before starting major work, or when asked whether an RFC is needed.

निर्धारित करें कि क्या प्रस्तावित परिवर्तनों के लिए RFC की आवश्यकता है। महत्वपूर्ण परिवर्तनों की योजना बनाते समय, बड़े कार्य शुरू करने से पहले, या जब पूछा जाए कि क्या RFC की आवश्यकता है, तब इसका उपयोग करें।

Provides guidance for writing and benchmarking optimized Triton kernels for AMD GPUs (MI355X, R9700) on ROCm, targeting HuggingFace diffusers (LTX-Video, SD3,…

AMD GPU (MI355X, R9700) के लिए ROCm पर अनुकूलित Triton कर्नेल लिखने और बेंचमार्क करने हेतु मार्गदर्शन प्रदान करता है, जो HuggingFace diffusers (LTX-Video, SD3,…) को लक्षित करता है।

Use before opening a PR, or whenever asked to self-review a diffusers contribution. Applies the same rubric as the `@claude` CI (checks the diff against…

Refactor code after tests pass. The "Refactor" phase of Red-Green-Refactor.

परीक्षण पास होने के बाद कोड को रीफैक्टर करें। रेड-ग्रीन-रीफैक्टर का "रीफैक्टर" चरण।

Work on a batch of GitHub issues in parallel using Agent Teams. Creates one worktree per issue with TDD enforcement, coordinates via a lead agent, then…

GitHub मुद्दों के एक बैच पर एजेंट टीमों का उपयोग करके समानांतर रूप से काम करें। प्रति मुद्दा एक वर्कट्री बनाता है जिसमें TDD अनिवार्यता होती है, एक लीड एजेंट के माध्यम से समन्वय करता है, फिर…

Sync chat-ui's model config with the HuggingFace router — add descriptions for new models, flag reasoning-capable ones, enable artifacts for models with 32B+…

पाइपलाइन कार्यान्वयनों (जैसे, रिसर्च रिपॉजिटरी बनाम डिफ्यूज़र्स, मानक बनाम मॉड्यूलर) के बीच संख्यात्मक समानता को डीबग या सत्यापित करते समय उपयोग करें। इसके अलावा प्रासंगिक जब…

prime-rl में TOML कॉन्फ़िग कैसे लिखें और उपयोग करें। कॉन्फ़िग फ़ाइलें बनाते समय, कॉन्फ़िग के साथ कमांड चलाते समय, या CLI के माध्यम से कॉन्फ़िग मानों को ओवरराइड करते समय उपयोग करें।

Train or fine-tune sentence-transformers models across `SentenceTransformer` (bi-encoder; dense or static embedding model; for retrieval, similarity,…

Transformers.js का उपयोग करके JavaScript/TypeScript में सीधे अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल चलाएं। NLP (पाठ वर्गीकरण, अनुवाद,…) का समर्थन करता है।

हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स भाषा मॉडल को एप्पल सिलिकॉन अनुमान के लिए MLX प्रारूप में बदलें। जब ट्रांसफॉर्मर्स से MLX में मॉडल बदलने, पोर्ट करने के लिए कहा जाए तो उपयोग करें...

ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडल को TRL (ट्रांसफॉर्मर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) का उपयोग करके प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करें। SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO और रिवॉर्ड मॉडल प्रशिक्षण का समर्थन करता है…

Train and fine-tune transformer language models using TRL (Transformers Reinforcement Learning). Supports SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO and Reward Model training…

ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडल को TRL (ट्रांसफॉर्मर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) का उपयोग करके प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करें। SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO और रिवॉर्ड मॉडल प्रशिक्षण का समर्थन करता है…

Update documentation across the repo after API changes. Finds stale references in docs, examples, docstrings, and fixes them.

रिपॉजिटरी में API बदलावों के बाद दस्तावेज़ीकरण को अपडेट करें। दस्तावेज़ों, उदाहरणों और डॉकस्ट्रिंग्स में पुराने संदर्भ ढूंढता है और उन्हें ठीक करता है।

Monitor a PR's CI checks and Greptile code review after submission. Polls CI status, auto-fixes failures via ralph-loop, waits for Greptile review, addresses…

PR के CI चेक और सबमिशन के बाद Greptile कोड रिव्यू की निगरानी करें। CI स्थिति की जाँच करता है, ralph-loop के माध्यम से विफलताओं को स्वचालित रूप से ठीक करता है, Greptile रिव्यू की प्रतीक्षा करता है, संबोधित करता है…

Start work on a GitHub issue. Extracts requirements, creates worktree, sets up TDD workflow.

GitHub issue पर काम शुरू करें। आवश्यकताएँ निकालें, वर्कट्री बनाएँ, TDD वर्कफ़्लो सेट करें।

Write failing tests from requirements. Invoke for each todo before /implement.

आवश्यकताओं से असफल परीक्षण लिखें। प्रत्येक कार्य के लिए /implement से पहले आह्वान करें।

Provides guidance for writing, optimizing, and benchmarking Triton kernels for Intel XPU GPUs (Battlemage/Arc Pro B50) using the Xe-Forge optimization…

Intel XPU GPU (Battlemage/Arc Pro B50) के लिए Xe-Forge अनुकूलन का उपयोग करके Triton कर्नेल लिखने, अनुकूलित करने और बेंचमार्क करने हेतु मार्गदर्शन प्रदान करता है…