Orchestra-Research

Mamba é um modelo de espaço de estados com complexidade O(n), oferecendo inferência 5x mais rápida, sequências de milhões de tokens e sem cache KV, em contraste com a complexidade O(n²) dos Transformers. Ele utiliza SSM seletivo com design otimizado para hardware, com modelos Mamba-1 e Mamba-2 disponíveis no HuggingFace.

Tokenizadores rápidos baseados em Rust, otimizados para pesquisa e produção, processando 1GB em menos de 20 segundos. Suportam BPE, WordPiece e Unigram, permitindo treinamento de vocabulários personalizados e integração perfeita com transformers para tokenização de alta performance.

Executa inferência de LLM em CPU, Apple Silicon e GPUs de consumo sem hardware NVIDIA, ideal para implantação em edge, Macs M1/M2/M3, GPUs AMD/Intel ou quando CUDA não está disponível. Suporta quantização GGUF (1.5-8 bit) para memória reduzida e uma aceleração de 4-10x em comparação com PyTorch na CPU.

Uma estrutura de orquestração multiagente para colaboração autônoma de IA, ideal para construir equipes de agentes especializados em tarefas complexas, colaboração baseada em funções com memória ou fluxos de trabalho de produção que exijam execução sequencial/hierárquica. É construído sem dependências do LangChain para uma execução enxuta e rápida.

Mescle múltiplos modelos ajustados com mergekit para combinar capacidades sem retreinar, ideal para criar modelos especializados ao mesclar expertise de domínio específico ou melhorar o desempenho. Abrange várias técnicas de fusão como SLERP, TIES-Merging, DARE, Task Arithmetic e fusão linear, além de estratégias de implantação em produção.

Treina grandes modelos de linguagem (2B-462B parâmetros) usando NVIDIA Megatron-Core com estratégias avançadas de paralelismo. É ideal para modelos com mais de 1B de parâmetros, máxima eficiência de GPU (47% MFU em H100) ou que exigem paralelismo de tensor/pipeline/sequência/contexto/especialista, sendo uma estrutura pronta para produção usada por Nemotron, LLaMA e DeepSeek.

Orquestração multi-nuvem para cargas de trabalho de ML com otimização automática de custos. Ideal para executar treinamentos ou jobs em lote em várias nuvens, aproveitando instâncias spot com recuperação automática e otimizando custos de GPU.

Esta skill permite ajustar e servir modelos OpenPI de Inteligência Física (pi0, pi0-fast, pi0.5) usando backends JAX ou PyTorch para inferência de políticas de robôs em ambientes ALOHA, DROID e LIBERO. É ideal para adaptar modelos a datasets personalizados, converter checkpoints, executar servidores de inferência ou depurar.

Otimiza a atenção de transformadores com Flash Attention, proporcionando uma aceleração de 2-4x e redução de memória de 10-20x. É ideal para treinar/executar transformadores com sequências longas (>512 tokens), resolver problemas de memória da GPU ou acelerar a inferência, com suporte a PyTorch native SDPA, flash-attn, H100 FP8 e atenção de janela deslizante.

Realiza uma revisão epistêmica semântica ARA Seal Nível 2 em Artefatos de Pesquisa Nativos de Agente, avaliando seis dimensões (relevância da evidência, falseabilidade, calibração do escopo, coerência do argumento, integridade da exploração, rigor metodológico). Produz um relatório construtivo, classificado por severidade, com recomendação de Aceitação Forte a Rejeição, para uso após a validação estrutural de Nível 1.

Plataforma de observabilidade para LLMs para rastreamento, avaliação e monitoramento. Utilize ao depurar aplicações LLM, avaliar saídas de modelos contra conjuntos de dados, monitorar sistemas em produção ou construir pipelines de teste sistemáticos para aplicações de IA.

Orquestra o treinamento distribuído para PyTorch/TensorFlow/HuggingFace em clusters, escalando de laptops a milhares de nós, com ajuste de hiperparâmetros integrado (Ray Tune), tolerância a falhas e escalonamento elástico, ideal para modelos massivos ou varreduras de hiperparâmetros distribuídas.