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Use vLLM for high-throughput production serving of self-hosted models with DSPy. Use when you want production LLM serving, tensor parallelism, multi-GPU inference, batch processing, or high-concurrency self-hosted models. Also used for vllm, vLLM, production serving, high throughput LLM, tensor parallelism, self-hosted production, PagedAttention, local production server, GPU serving, batch inferen
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/plugin marketplace add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills
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Build, debug, and optimize Claude API / Anthropic SDK apps. Apps built with this skill should include prompt caching. Also handles migrating existing Claude API code between Claude model versions (4.5 → 4.6, 4.6 → 4.7, retired-model replacements). TRIGGER when: code imports `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`; user asks for the Claude API, Anthropic SDK, or Managed Agents; user adds/modifies/tunes a C
Desenvolvimento
#ai
#api
por anthropics
Crie novas skills, modifique e aprimore as existentes, e meça seu desempenho. Utilize para desenvolver, editar, otimizar, testar e comparar skills, além de refinar suas descrições para maior precisão de acionamento.
Desenvolvimento
#test
por anthropics
claude-code-plugin-release
Fluxo de trabalho automatizado de versionamento semântico e lançamento para plugins do Claude Code. Gerencia incrementos de versão em manifestos package.json, marketplace.json, plugin.json, publicação npm (para que npx claude-mem@X.Y.Z seja resolvido), verificação de build, marcação git, lançamentos no GitHub e geração de changelog.
Desenvolvimento
#ai
#git
por thedotmack
Contexto Persistente Entre Sessões para Cada Agente – Captura tudo o que seu agente faz durante as sessões, comprime com IA e injeta contexto relevante de volta em sessões futuras. Compatível com Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode e mais.
Desenvolvimento
#ai
por thedotmack
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Ler descrição completa Recolher descrição vLLM — High-Throughput Production Serving for DSPy
Guide the user through serving self-hosted models with vLLM for production DSPy deployments. High concurrency, multi-GPU, OpenAI-compatible API.
Step 1: Understand the setup
Before generating vLLM configuration, clarify:
What GPU hardware? — Model (A100, H100, RTX 4090), count, and VRAM per GPU. This determines tensor parallelism and quantization needs.Which model? — Model name and size (7B, 13B, 70B). Determines VRAM req[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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