Английский язык: s中s

Доказательные рабочие процессы, навыки, сценарии и справочные знания для большой модели, работающей на NPU Ascend. **xLLM - это полный первичный путь. ** vLLM-Ascend и SGLang ограничены экспериментальным адаптером или областями анализа артефактов, заявленными на карте навыков.

Выберите свой путь

Главная → Начнем с → [скрыто] [скрыто] Создать, возобновить, завершить или архивировать эксперимент. Оптимизируйте производительность xLLM с помощью нескольких итераций | xllm-npu-sota-loop Разработка или оптимизация TileLang или генерируемого ядра PTO с помощью нескольких раундов | tilelang-pto-kernel-workflow Запуск смешанного набора производительности и точности | xllm-npu-eval-runner Запуск одной производительности или точности рабочей нагрузки | xllm-npu-perf-runner или xllm-npu-accuracy-runner Запуск, проверка, испытание на дым и очистка службы xllm-npu-server-manager Справедливость рецензирования или опубликуемая претензия к исполнению xllm-npu-benchmark Собрать или проанализировать профилирующие доказательства xllm-npu-profiler или xllm-npu-pipeline-analysis Диагностировать неправильный выход или происшествие во время выполнения / строительства xllm-npu-accuracy-debug или xllm-npu-incident-triage

xLLM AI Coding Workflow

Languages: English | 简体中文

Evidence-driven workflows, skills, scripts, and reference knowledge for large-model serving on Ascend NPUs. xLLM is the complete primary path. vLLM-Ascend and SGLang are limited to the experimental adapter or artifact-analysis scopes declared in the skill map.

Choose your path

For an optimization campaign, xllm-npu-sota-loop owns the optimization decisions while xllm-experiment-lifecycle owns the resumable run and evidence state.

Five-minute start

Initialize or reuse the xLLM checkout and install the canonical skills:

python scripts/init_xllm_workspace.py

Start Codex from this repository:

codex

Then choose a copy-ready prompt or create an experiment from experiment.example.yaml. Follow the getting-started guide for a synthetic lifecycle walkthrough.

How the pieces fit together

flowchart LR
  U["User intent"] --> S["Skills: decide and delegate"]
  S --> D["Scripts: deterministic execution"]
  D --> E["Run evidence and ledgers"]
  R["Reference and IO contracts"] --> S
  R --> D
  E --> H["Promoted durable lessons"]

Lifecycle is the control plane. Orchestrators delegate bounded work to runners, analyzers, planners, and gates. Deterministic scripts produce auditable artifacts.

Browse capabilities

• Skill capability index — grouped by role and domain.
• Detailed skill architecture — dependencies, scopes, intents, and outputs.
• Agent routing contract — exact task-to-skill and repository constraints.

Documentation