# runpod-vllm-claude-code

Разворачивает модели HuggingFace на GPU в RunPod через vLLM и связывает их с Claude Code через локальный прокси. Помогает протестировать вызовы инструментов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 706 установок
- Автор: marks97
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/marks97/runpod-vllm-claude-code/tree/HEAD/runpod-vllm-claude-code/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-01
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/runpod-vllm-claude-code

## Что делает

Скилл автоматизирует работу с моделями HuggingFace на временных GPU в RunPod. Сначала он запрашивает `config.json` и реальный размер весов из `model.safetensors.index.json` через HuggingFace API, чтобы рассчитать точный объём VRAM с запасом под KV-кэш. Для подбора видеокарты используется GraphQL API RunPod, потому что стандартные REST-эндпоинты типов GPU возвращают ошибку 404.

После создания инстанса с образом `vllm/vllm-openai:latest` запускается локальный мост `scripts/anthropic-openai-proxy.js`. Claude Code отправляет запросы в формате Anthropic Messages API, а сервер vLLM принимает только формат OpenAI `/v1/chat/completions`. Прокси транслирует вызовы через переменную `ANTHROPIC_BASE_URL` и сглаживает нестыковки форматов.

Скилл сразу проводит смоук-тест вызова инструментов. Если в флаге `--tool-call-parser` указан неподходящий парсер под семейство модели, она перестанет вызывать функции и вернёт обычный текст. После завершения бенчмарков скилл останавливает под и удаляет временные файлы. Для запуска необходим ключ `RUNPOD_API_KEY` в окружении.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add marks97/runpod-vllm-claude-code --skill runpod-vllm-claude-code -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add marks97/runpod-vllm-claude-code --skill runpod-vllm-claude-code -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add marks97/runpod-vllm-claude-code --skill runpod-vllm-claude-code -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install marks97/runpod-vllm-claude-code runpod-vllm-claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/runpod-vllm-claude-code/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add marks97/runpod-vllm-claude-code --skill runpod-vllm-claude-code -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/marks97/runpod-vllm-claude-code --path runpod-vllm-claude-code
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add marks97/runpod-vllm-claude-code --skill runpod-vllm-claude-code -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/marks97/runpod-vllm-claude-code/tree/HEAD/runpod-vllm-claude-code/SKILL.md

## Когда брать
- развернуть HuggingFace-модель в vLLM на инстансе RunPod
- проксировать запросы Anthropic Messages API в формат OpenAI
- проверить поддержку вызова инструментов в открытых весах
- рассчитать требуемый объём VRAM по фактическому весу модели
- удалить тестовый под и временные файлы без лишних затрат

## Примеры запросов агенту
- Проверь по HuggingFace API, сколько VRAM нужно для запуска `Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct` на RunPod
- Разверни vLLM на RunPod с нужной моделью и подключи её к Claude Code через прокси
- Протестируй вызовы инструментов на запущенном поде и останови инстанс

## 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

_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