# nnsight-remote-interpretability

Помогает исследовать и модифицировать внутренние слои нейросетей через nnsight локально или удалённо через NDIF. Пригодится для экспериментов с моделями от 70B без мощных GPU.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 945 установок · ★ 13956
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/04-mechanistic-interpretability/nnsight/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-11
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nnsight-remote-interpretability

## Что делает

Скилл учит работать с библиотекой nnsight для анализа скрытых состояний и вмешательства в активации моделей PyTorch. Код строится вокруг контекстного менеджера `trace`, который откладывает вычисления в граф через прокси-объекты. Внутри контекста тензоры сохраняются через `.save()`. Подмена активаций выполняется обычным присваиванием срезам. Один и тот же код запускается локально на GPT-2 или на Llama-3.1-405B через аргумент `remote=True`.

Для работы нужны пакеты `nnsight>=0.5.0` и `torch>=2.0.0`, а при поддержке vLLM ставится `nnsight[vllm]`. Для удалённых расчётов на серверах NDIF потребуется API-ключ с login.ndif.us — без ключа удалённый запуск не сработает. Если же нужно обучать SAE или держать единый API на малых моделях, автор советует смотреть в сторону SAELens или TransformerLens.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill nnsight-remote-interpretability -a claude-code
```
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill nnsight -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill nnsight -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/nnsight/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill nnsight -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/nnsight/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs nnsight
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nnsight/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill nnsight -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --path 04-mechanistic-interpretability/nnsight
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill nnsight -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/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/HEAD/04-mechanistic-interpretability/nnsight/SKILL.md

## Когда брать
- извлекать промежуточные активации и карты внимания из слоёв PyTorch
- выполнять патчинг активаций (activation patching) между разными промптами
- запускать эксперименты интерпритируемости на моделях 70B+ через NDIF
- подменять скрытые состояния без ручной пересборки архитектуры

## Примеры запросов агенту
- Помоги настроить activation patching на модели gpt2 с помощью nnsight
- Напиши код сбора выходов скрытых слоёв через LanguageModel и model.trace с сохранением через .save()
- Покажи, как отправить трассировку интервенций на удалённый кластер NDIF с параметром remote=True

## Похожие
- [huawei-cloud-ascend-remote-connect](https://affpapa.org/nevibecode/skills/huawei-cloud-ascend-remote-connect.md) — скилл · 321 установка
- [pytorch-lightning](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-pytorch-lightning.md) — скилл · 2000 установок
- [torch-geometric](https://affpapa.org/nevibecode/skills/torch-geometric.md) — скилл · 2000 установок
- [nv-reason-cxr](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nv-reason-cxr.md) — скилл · 1800 установок
- [experiment-code](https://affpapa.org/nevibecode/skills/experiment-code.md) — скилл · 1600 установок
- [cli-anything-unimol-tools](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cli-anything-unimol-tools.md) — скилл · 457 установок

Из того же набора: [orchestra-research/ai-research-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/orchestra-research/ai-research-skills.md) — 66 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