get-available-resources

Vue d’ensemble du skill get-available-resources

Le skill get-available-resources vous aide à vérifier la machine avant de vous engager dans un workflow scientifique ou ML lourd. Il détecte les ressources CPU, GPU, mémoire et disque, puis transforme ces informations en recommandations pratiques pour vous aider à choisir entre traitement parallèle, accélération GPU ou approches économes en mémoire, avec moins d’hypothèses à l’aveugle.

C’est particulièrement adapté aux agents et aux utilisateurs qui démarrent une analyse de données, un entraînement de modèle, un traitement de gros fichiers ou toute tâche dont le temps d’exécution et la faisabilité dépendent de l’environnement. La valeur principale du get-available-resources skill ne se limite pas à afficher des caractéristiques techniques : il sert surtout à réduire très tôt les mauvais choix d’exécution.

Ce qu’il vous indique

Le skill se concentre sur les signaux qui modifient les décisions d’implémentation : nombre de cœurs CPU réellement utilisables, présence ou non d’un GPU, plafond de mémoire à respecter, et niveau d’espace disque suffisant pour des données temporaires, des checkpoints ou des artefacts mis en cache. Le résultat est donc utile pour l’automatisation de workflows, pas seulement pour faire un inventaire.

Quand c’est un bon choix

Utilisez get-available-resources lorsque votre prompt dépend de la capacité du système : « Est-ce que ça peut tourner en local ? », « Dois-je utiliser Dask ou du simple pandas ? », « PyTorch avec GPU est-il viable ici ? », ou « Combien de workers dois-je demander ? ». C’est particulièrement utile quand l’environnement est inconnu ou varie d’un hôte à l’autre.

Ce qui le différencie

Un prompt générique peut deviner une stratégie, mais ce skill est conçu pour ancrer cette estimation dans l’état réel de la machine. Le get-available-resources guide est surtout précieux quand vous avez besoin d’un instantané reproductible des ressources, avec des recommandations capables d’orienter les étapes suivantes.

Comment utiliser le skill get-available-resources

Installer et localiser le skill

Installez le package get-available-resources install depuis le chemin du dépôt indiqué dans la liste du répertoire, puis ouvrez d’abord scientific-skills/get-available-resources/SKILL.md. Comme ce dépôt n’inclut ni scripts d’assistance ni dossiers de références supplémentaires, le fichier principal du skill fait foi.

Fournir une entrée adaptée

Le skill fonctionne mieux lorsque vous précisez la tâche que vous allez lancer et le point de tension probable. Par exemple : « Je dois entraîner un modèle tabulaire sur 40 GB de CSV » est bien plus utile que « vérifie les ressources ». Ce contexte aide la sortie de get-available-resources usage à relier la capacité disponible à des décisions comme le batching, le nombre de workers ou le choix du GPU.

Lire la sortie comme une aide à la décision

Considérez le résultat comme un rapport de pré-vol. Si la mémoire est serrée, ajustez le pipeline avant de charger l’ensemble du dataset. Si la prise en charge GPU est présente, confirmez le framework ou backend que vous utilisez réellement. Si l’espace disque est faible, prévoyez des intermédiaires plus petits ou un autre emplacement scratch. Le skill est d’autant plus utile que vous appliquez immédiatement ses recommandations.

Forme de prompt efficace

Un bon appel inclut généralement trois éléments : la tâche, la taille du dataset ou du modèle, et la pile logicielle préférée. Par exemple : « Avant de lancer un workflow pandas sur 12M de lignes, vérifie les ressources et recommande s’il faut utiliser pandas, Polars ou Dask, ainsi que le nombre de workers à démarrer. » Ce type de prompt rend la sortie du skill plus exploitable pour l’automatisation de workflow.

FAQ du skill get-available-resources

Est-ce réservé au calcul scientifique ?

Non. Il est surtout pertinent pour les tâches scientifiques et ML, mais tout workflow susceptible de se heurter à des limites CPU, GPU, RAM ou disque peut en bénéficier. Si les contraintes de ressources peuvent modifier votre plan d’implémentation, le get-available-resources skill est une première étape logique.

En ai-je besoin si je peux inspecter la machine manuellement ?

Les vérifications manuelles fonctionnent, mais ce skill regroupe ce contrôle dans un workflow réutilisable et l’accompagne de recommandations. C’est important lorsque vous voulez appliquer la même logique de manière cohérente sur différents runs ou agents.

Quand ne faut-il pas l’utiliser ?

Ne l’utilisez pas comme substitut au profilage. Il indique ce qui est disponible, pas ce que votre charge de travail consommera réellement. Si votre tâche est petite, figée ou déjà benchmarkée, le get-available-resources guide peut apporter peu de valeur.

Est-il adapté aux débutants ?

Oui, si vous pouvez décrire votre tâche en langage courant. La principale difficulté consiste à interpréter les recommandations en fonction de votre stack, surtout quand il faut choisir entre CPU, GPU ou une approche out-of-core.

Comment améliorer le skill get-available-resources

Décrivez la charge de travail, pas seulement l’objectif

Les meilleures entrées précisent l’échelle et la forme : nombre de lignes, taille des fichiers, type de modèle, mémoire maximale attendue, ou caractère massivement parallélisable de la tâche. « Traiter un dataset parquet de 120 GB » est bien meilleur que « analyser mes données », car le skill peut alors formuler des recommandations autour du vrai goulot d’étranglement.

Indiquez la pile que vous comptez utiliser

Si vous pensez utiliser PyTorch, JAX, joblib, multiprocessing, Dask ou Zarr, dites-le. La sortie de get-available-resources devient plus utile lorsqu’elle peut recommander un chemin d’exécution compatible, au lieu d’un conseil générique du type « utilisez le GPU » qui peut ne pas correspondre à votre code.

Surveillez les erreurs fréquentes

L’erreur la plus courante consiste à confondre « disponible » et « utilisable à pleine capacité sans risque ». Gardez de la marge pour l’OS, le kernel du notebook, la surcharge du modèle et les fichiers temporaires. Une autre erreur consiste à ignorer le disque quand le job produit des checkpoints, des caches ou des tableaux intermédiaires. Ces contraintes comptent autant que la RAM.

Itérez après le premier contrôle

Si le premier résultat montre des ressources limites, affinez le plan avant de lancer la charge complète. Réduisez la taille des lots, limitez le nombre de workers, passez à un traitement par chunks ou choisissez un modèle plus petit. Relancez le get-available-resources skill après tout changement important de l’environnement, afin que la prochaine décision repose sur l’état actuel et non sur des suppositions.