advanced-usage
O Modal gere automaticamente implementações sem tempo de inatividade: 1. Novos contentores são construídos e iniciados 2. O tráfego muda gradualmente para a nova versão 3. Contentores antigos esgotam os pedidos existentes 4. Contentores ant
- Skills
- Investigação em IA
- 0
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/advanced-usage-7 && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__advanced-usage-7.md -o .claude/skills/advanced-usage-7/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Modal Advanced Usage Guide
## Multi-GPU Training
### Single-node multi-GPU
```python
import modal
app = modal.App("multi-gpu-training")
image = modal.Image.debian_slim().pip_install("torch", "transformers", "accelerate")
@app.function(gpu="H100:4", image=image, timeout=7200)
def train_multi_gpu():
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator()
model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)
for batch in dataloader:
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
accelerator.backward(loss)
opt
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