# profile-model

Профилирует модели MAX, чтобы проверить загрузку GPU и найти самые долгие GPU-ядра. Нужен при медленном инференсе или разборе трассировки.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1200 установок · ★ 206
- Автор: modular
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/modular/skills/tree/HEAD/profile-model/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-25
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/profile-model

## Что делает

Скилл профилирует любую модель, которую запускает MAX: встроенную архитектуру или вариант с `--custom-architectures`. Он начинает с проверки загрузки, памяти и частот GPU через `max.profiler.gpu`, затем переходит к разбору ядер через `max ... --profile`, `nsys` или `rocprofv3`.

Если одно ядро занимает основную долю времени, скилл предлагает углублённый анализ через `ncu` на NVIDIA. При низком `gpu_usage_percent` во время нагрузки он относит проблему к CPU, передачам данных, синхронизации или малому batch. Трассировка ядер в таком случае не даст главного ответа.

Для работы нужны установленный через `pip` или `pixi` MAX и GPU NVIDIA либо AMD. Разбор ядер и глубокий анализ требуют профилировщик производителя: `nsys` или `ncu` для NVIDIA, `rocprofv3` для AMD. Пользовательские архитектуры могут не загрузиться из-за совместимости с версией MAX, `PYTHONPATH` или конфликта имён архитектур; это повод проверить загрузку до профилирования.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add modular/skills --skill profile-model -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add modular/skills --skill profile-model -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add modular/skills --skill profile-model -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install modular/skills profile-model
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add modular/skills --skill profile-model -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/modular/skills --path profile-model
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add modular/skills --skill profile-model -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/modular/skills/tree/HEAD/profile-model/SKILL.md

## Когда брать
- проверить, загружен ли GPU во время инференса
- найти ядра с наибольшим временем работы
- разобрать причину медленной работы одного ядра
- отличить ограничение GPU от задержек на стороне хоста
- проверить профиль модели с `--custom-architectures`

## Примеры запросов агенту
- Профилируй мою модель MAX по пути `<model-path>` и проверь загрузку GPU.
- Покажи, какие GPU-ядра занимают время при `max serve <model-path>`.
- Сними трассировку для `max generate <model-path>` и проверь, есть ли доминирующее ядро.

## Похожие
- [system-profile](https://affpapa.org/nevibecode/skills/system-profile.md) — скилл · 474 установки
- [cuda-profiling](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cuda-profiling.md) — скилл · 316 установок
- [quark-install](https://affpapa.org/nevibecode/skills/quark-install.md) — скилл · 526 установок
- [nemo-automodel-model-onboarding](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-automodel-model-onboarding.md) — скилл · 1900 установок
- [model-serving-kubernetes](https://affpapa.org/nevibecode/skills/model-serving-kubernetes.md) — скилл · 327 установок
- [deepstream-import-vision-model](https://affpapa.org/nevibecode/skills/deepstream-import-vision-model.md) — скилл · 2300 установок

Из того же набора: [modular/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/modular/skills.md) — 10 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