get-available-resources
Sprawdź zasoby systemu przed zadaniami obliczeniowymi i otrzymaj rekomendacje strategiczne
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Umiejętność automatycznie wykrywa dostępne zasoby komputerowe (rdzenie CPU, GPU, pamięć RAM, miejsce na dysku) i generuje rekomendacje dla Twoich zadań naukowych. Przed uruchomieniem analizy danych, trenowaniem modeli lub przetwarzaniem dużych zbiorów użyj tej umiejętności, aby dowiedzieć się, czy powinieneś zastosować przetwarzanie równoległe, GPU, czy strategie oszczędzające pamięć. Wynik zapisywany jest w pliku JSON z informacjami o zasobach i sugestiami dotyczącymi podejścia obliczeniowego.
Jak używać
Uruchom umiejętność na początku każdego zadania wymagającego dużej mocy obliczeniowej — przed analizą danych, treningiem modeli neuronowych, przetwarzaniem dużych zbiorów lub operacjami na plikach. Umiejętność automatycznie zeskanuje Twój system i zbierze informacje o dostępnych zasobach.
Sprawdź wygenerowany plik JSON zawierający szczegółowe dane o liczbie rdzeni CPU, dostępności GPU (NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Apple Silicon Metal), wielkości pamięci RAM i wolnym miejscu na dysku.
Przeczytaj rekomendacje strategiczne zawarte w pliku — będą one wskazywać, czy powinieneś użyć przetwarzania równoległego (joblib, multiprocessing), przetwarzania poza pamięcią (Dask, Zarr), akceleracji GPU (PyTorch, JAX) czy innych strategii oszczędzających zasoby.
Podejmij decyzje architektoniczne na podstawie otrzymanych rekomendacji — jeśli dataset jest zbyt duży na pamięć, użyj Dask; jeśli GPU jest dostępne, skonfiguruj PyTorch lub JAX; jeśli CPU ma wiele rdzeni, zwiększ liczbę workerów w przetwarzaniu równoległym.
Przystąp do właściwego zadania (analiza, trening, przetwarzanie) z wiedzą o ograniczeniach i możliwościach Twojego systemu, co pozwoli uniknąć błędów braku pamięci i zoptymalizować wydajność.