# nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp

Скилл помогает настроить Megatron FSDP в Megatron-Bridge для распределённого обучения вместо стандартного DDP, избежать падений по OOM и проверить чекпоинты.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 3735
- Автор: NVIDIA
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp

## Что делает

Скилл содержит инструкции по переводу пайплайна Megatron-Bridge на параллелизм данных Megatron FSDP. Он задаёт обязательные флаги конфигурации: `cfg.dist.use_megatron_fsdp = True`, стратегию шардирования `optim_grads_params` и отключение `average_in_collective`. Внутри есть привязки к коду в `src/megatron/bridge/training/config.py` и параметры запуска через `scripts/performance/launch.py`.

Главная ловушка при переходе — формат чекпоинтов. Стандартные рецепты оставляют `ckpt_format="torch_dist"`, но Megatron FSDP требует исключительно `fsdp_dtensor`, иначе сохранение завершится ошибкой утверждения. Megatron FSDP нельзя включать одновременно с `use_torch_fsdp2` или `use_tp_pp_dp_mapping`. CPU offloading допустим только при `pipeline_model_parallel_size == 1` и выключенном activation recomputation.

Для проверки корректности настройки скилл предлагает запустить двухпроцессный функциональный смоук-тест через `pytest tests/functional_tests/training/test_megatron_fsdp.py`. Успешный прогон подтверждается конечным значением лосса на последней итерации и отсутствием ошибок валидации чекпоинта.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp -a opencode
```

### 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/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp/SKILL.md

## Когда брать
- включить шардирование параметров и градиентов Megatron FSDP вместо DDP
- настроить сохранение весов в формате fsdp_dtensor
- устранить падения по памяти OOM при обучении моделей
- запустить смоук-тест на двух GPU для проверки шарда

## Примеры запросов агенту
- Настрой рецепт llama3_8b_pretrain_config на использование Megatron FSDP
- Исправь ошибку формата чекпоинта при переходе на Megatron FSDP в Megatron-Bridge
- Запусти функциональный тест test_megatron_fsdp.py на двух GPU через pytest

## 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 · 349800 установок

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 178 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

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