۳۷۳
★ ستاره
۰
↓ دانلود
۴
◉ بازدید
// نصب مهارت
نصب مهارت
مهارتها کدهای شخص ثالث از مخازن عمومی GitHub هستند. SkillHub الگوهای مخرب شناختهشده را اسکن میکند اما نمیتواند امنیت را تضمین کند. قبل از نصب، کد منبع را بررسی کنید.
نصب سراسری (سطح کاربر):
npx skillhub install benchflow-ai/SkillsBench/modal-gpuنصب در پروژه فعلی:
npx skillhub install benchflow-ai/SkillsBench/modal-gpu --projectskill.install.customTargetHelp
npx skillhub install benchflow-ai/SkillsBench/modal-gpu --target-dir /path/to/skillsمسیر پیشنهادی: ~/.claude/skills/modal-gpu/
محتوای SKILL.md
---
name: modal-gpu
description: Run Python code on cloud GPUs using Modal serverless platform. Use when you need A100/T4/A10G GPU access for training ML models. Covers Modal app setup, GPU selection, data downloading inside functions, and result handling.
---
# Modal GPU Training
## Overview
Modal is a serverless platform for running Python code on cloud GPUs. It provides:
- **Serverless GPUs**: On-demand access to T4, A10G, A100 GPUs
- **Container Images**: Define dependencies declaratively with pip
- **Remote Execution**: Run functions on cloud infrastructure
- **Result Handling**: Return Python objects from remote functions
Two patterns:
- **Single Function**: Simple script with `@app.function` decorator
- **Multi-Function**: Complex workflows with multiple remote calls
## Quick Reference
| Topic | Reference |
|-------|-----------|
| Basic Structure | [Getting Started](references/getting-started.md) |
| GPU Options | [GPU Selection](references/gpu-selection.md) |
| Data Handling | [Data Download](references/data-download.md) |
| Results & Outputs | [Results](references/results.md) |
| Troubleshooting | [Common Issues](references/common-issues.md) |
## Installation
```bash
pip install modal
modal token set --token-id <id> --token-secret <secret>
```
## Minimal Example
```python
import modal
app = modal.App("my-training-app")
image = modal.Image.debian_slim(python_version="3.11").pip_install(
"torch",
"einops",
"numpy",
)
@app.function(gpu="A100", image=image, timeout=3600)
def train():
import torch
device = torch.device("cuda")
print(f"Using GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
# Training code here
return {"loss": 0.5}
@app.local_entrypoint()
def main():
results = train.remote()
print(results)
```
## Common Imports
```python
import modal
from modal import Image, App
# Inside remote function
import torch
import torch.nn as nn
from huggingface_hub import hf_hub_download
```
## When to Use What
| Scenario | Approach |
|----------|----------|
| Quick GPU experiments | `gpu="T4"` (16GB, cheapest) |
| Medium training jobs | `gpu="A10G"` (24GB) |
| Large-scale training | `gpu="A100"` (40/80GB, fastest) |
| Long-running jobs | Set `timeout=3600` or higher |
| Data from HuggingFace | Download inside function with `hf_hub_download` |
| Return metrics | Return dict from function |
## Running
```bash
# Run script
modal run train_modal.py
# Run in background
modal run --detach train_modal.py
```
## External Resources
- Modal Documentation: https://modal.com/docs
- Modal Examples: https://github.com/modal-labs/modal-examples
مجوز
مجوز اعلامشده: Apache-2.0
متن کامل مجوز در مخزن منبع در دسترس است.
مشاهدهٔ مجوز در مخزن منبع — نسخهٔ منتشرشده در آنجا مرجع است.
// نصب مهارت
نصب مهارت
مهارتها کدهای شخص ثالث از مخازن عمومی GitHub هستند. SkillHub الگوهای مخرب شناختهشده را اسکن میکند اما نمیتواند امنیت را تضمین کند. قبل از نصب، کد منبع را بررسی کنید.
نصب سراسری (سطح کاربر):
npx skillhub install benchflow-ai/SkillsBench/modal-gpuنصب در پروژه فعلی:
npx skillhub install benchflow-ai/SkillsBench/modal-gpu --projectskill.install.customTargetHelp
npx skillhub install benchflow-ai/SkillsBench/modal-gpu --target-dir /path/to/skillsمسیر پیشنهادی: ~/.claude/skills/modal-gpu/