distributed-eval
Guia para executar a avaliação em múltiplos GPUs utilizando paralelismo de dados e paralelismo de tensores/pipeline.
- Skills
- Investigação em IA
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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/distributed-eval && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__distributed-eval.md -o .claude/skills/distributed-eval/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Distributed Evaluation
Guide to running evaluation across multiple GPUs using data parallelism and tensor/pipeline parallelism.
## Overview
Distributed evaluation speeds up benchmarking by:
- **Data Parallelism**: Split evaluation samples across GPUs (each GPU has full model copy)
- **Tensor Parallelism**: Split model weights across GPUs (for large models)
- **Pipeline Parallelism**: Split model layers across GPUs (for very large models)
**When to use**:
- Data Parallel: Model fits on single GPU, want faster evaluation
- Tensor/Pipeline Parallel: Model too large for single GPU
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