# emerging-techniques-model-pruning

Скилл помогает сжать языковую модель с помощью Wanda, SparseGPT и других методов прореживания. Пригодится для уменьшения числа весов без повторного обучения.

- скилл · `type=skill` · Claude Code · 67 установок
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/emerging-techniques-model-pruning
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/emerging-techniques-model-pruning

## Что делает

Скилл объясняет прореживание весов языковых моделей: от удаления весов с малым модулем до методов Wanda и SparseGPT, которые учитывают активации или второпорядковую информацию. В примерах также показаны структурное прореживание и шаблон N:M, где сохраняется заданное число весов в каждой группе.

Внутри есть примеры кода для сбора статистики активаций, применения маски и сохранения модели. Для примеров названы зависимости `torch` и `transformers`; калибровочные данные используются при работе Wanda и SparseGPT. Учтите различие: обычное неструктурное разреживание не даёт аппаратного ускорения, а регулярный шаблон N:M рассчитан на поддержку ускорителей.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через claude-code-templates**
```bash
npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/emerging-techniques-model-pruning
```

2. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add davila7/claude-code-templates --skill emerging-techniques-model-pruning -a claude-code
```

3. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/emerging-techniques-model-pruning/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/emerging-techniques-model-pruning/

### Codex

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/emerging-techniques-model-pruning/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/emerging-techniques-model-pruning/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install davila7/claude-code-templates emerging-techniques-model-pruning
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/emerging-techniques-model-pruning/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/ai-research/emerging-techniques-model-pruning
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/emerging-techniques-model-pruning/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/emerging-techniques-model-pruning

## Когда брать
- сжать веса языковой модели без повторного обучения
- оценить веса по активациям перед удалением
- применить шаблон N:M к слоям модели
- подготовить прореженную модель к сохранению

## Примеры запросов агенту
- Покажи, как применить Wanda к этой языковой модели и сохранить результат.
- Сравни прореживание по модулю весов с методом SparseGPT для моей модели.
- Добавь к коду пример структурного прореживания N:M.

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 350300 установок

Из того же набора: [davila7/claude-code-templates](https://affpapa.org/nevibecode/by/davila7/claude-code-templates.md) — 651 карточка

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md