view --main dynamo-bug-platforma-dlya-masshtabiruemogo-inferensa-ai-modeley.md

dynamo-bug — Платформа для масштабируемого инференса AI-моделей

Name: dynamo-bug — Платформа для масштабируемого инференса AI-моделей
Author: ai-dynamo/dynamo

Dynamo – это распределённая платформа для инференса, разработанная для развертывания больших языковых моделей в масштабах дата-центра. Она решает проблему эффективного и масштабируемого обслуживания AI-агентов и других ресурсоемких приложений, обеспечивая высокую производительность и надежность.

Ключевые особенности Dynamo включают распределенный инференс, тесную интеграцию с Kubernetes, автоматизированную систему отчетов об ошибках и высокую масштабируемость. Платформа построена с использованием Python, Go, CUDA и других современных технологий, что позволяет эффективно использовать ресурсы и оптимизировать производительность.

Dynamo предоставляет инструменты для упрощения разработки и эксплуатации приложений на базе искусственного интеллекта, позволяя командам сосредоточиться на создании инновационных решений, а не на управлении инфраструктурой. Поддерживается автоматическое формирование отчетов об ошибках для упрощения диагностики и устранения проблем.

$ git log --oneline --stat

⭐ звёзды: 6,423

форки: 966

обновлено: 29 марта 2026 года в 11:21

Проводник файлов

1 файлы

SKILL.md

readonly --- lines

--- name: dynamo-bug description: File a GitHub bug issue against ai-dynamo/dynamo using context from the current conversation. user-invocable: true --- # File a Dynamo Bug Issue Use the current conversation context to file a well-structured bug report against `ai-dynamo/dynamo` via the `gh` CLI. ## Instructions 1. **Gather context from the conversation.** Review what the user has been working on, the problem encountered, error messages, logs, stack traces, and any reproduction steps already discussed. If critical details are missing, ask the user briefly — but prefer inferring from conversation context over asking. 2. **Collect environment info.** Determine whether the user is running in a **Kubernetes** or **local development** environment based on conversation context. Then gather the relevant environment details: For **Kubernetes** environments: - K8s version / distribution (e.g., EKS, GKE, kind) - Dynamo runtime version / container image tag - Node OS and CPU architecture - CUDA version and GPU architecture (if applicable) - Python version (if applicable) - Helm chart version or manifest details For **local development** environments: - OS and version - Dynamo runtime version - CPU architecture - CUDA version and GPU architecture (if applicable) - Python version Use shell commands to auto-detect what you can (e.g., `uname -m`, `python3 --version`, `nvidia-smi`, `kubectl version`). Fill in what's available and mark unknowns as "N/A". 3. **Draft the issue** using this template and present it to the user for review before filing: ``` **Describe the Bug** <clear, concise description> **Steps to Reproduce** 1. ... 2. ...  **Expected Behavior** <what should have happened> **Actual Behavior** <what actually happened — include error messages, logs, or stack traces> **Environment** - **OS:** ... - **Dynamo Runtime Version:** ... - **CPU Architecture:** ... - **CUDA Version:** ... - **GPU Architecture:** ... - **Python Version:** ...  ``` 4. **Show the draft to the user** and ask for confirmation or edits before filing. 5. **File the issue** using: ``` gh issue create --repo ai-dynamo/dynamo --title "<title>" --body "<body>" ``` 6. **Return the issue URL** to the user after creation.

Инициализация мануала...