Pular para o conteúdo
Skillpedia
Diversos280 mil · #221

ito-training

Ajuda seu agente a gerenciar o treinamento de machine learning. Ele verifica a disponibilidade e entrega os dados de treinamento quando o sistema principal estiver pronto.

O que ela faz

Esta ferramenta verifica se você pode treinar modelos de inteligência artificial em um computador que você reservou. Ela garante que tudo esteja pronto antes de você começar.

Quando usar

  • ✓Depois de reservar um computador com GPUs para treinar um modelo.
  • ✓Quando você quer ter certeza de que o sistema de treinamento está disponível.
  • ✓Antes de iniciar o treinamento para evitar erros.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique se o treinamento de IA está pronto para ser iniciado no meu computador reservado.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/ito-training/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/ito-training/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ela se conecta ao sistema de reserva de computadores e verifica se o ambiente de treinamento está configurado e disponível. Se estiver tudo certo, ela te avisa.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill ito-training

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/ito-training/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Treinamento Itô

ito-training é a habilidade canônica do ECC para treinamento em computação Itô. O ECC nunca executa um treinador, agendador ou pipeline de dados próprio; ele nunca reserva, aloca ou gasta. Esta habilidade se conecta a uma reserva concluída do ito-compute.

Limite de produção atual

O treinamento gerenciado não está disponível hoje. A ponte ECC expõe apenas login, logout, auth, find, status e evals explicitamente controlados. Ela não possui o verbo train, e o verbo run do CLI canônico e o backend de mesa training-run permanecem como andaimes. A garantia aplicável localmente é que o ECC rejeita train antes de resolver ou iniciar o cliente canônico portador de credenciais.

Portanto, pare antes da autenticação ou de qualquer invocação de comando. Relate a capacidade ausente e retorne ao agente de origem. Nunca substitua um treinador local, auxiliar SSH, fluxo de trabalho do navegador ou ponto de extremidade de compra.

Direito de acesso exigido

Quando o treinamento for implementado, seu primeiro portão será uma reserva concluída verificada pelo servidor. Memória de acesso, um RFQ, uma cotação, IPs de nó ou acesso SSH não são prova de direito de acesso. O backend deve retornar elegibilidade de treinamento atualizada vinculada à conta autenticada, reserva, topologia de GPU, região, fabricação e prazo. Reservas expiradas, revogadas, incompatíveis, incompletas ou já liberadas falham antes da confirmação.

Contrato futuro de CLI e API

O nome de comando pretendido é train. A entrega futura deve ser equivalente a:

ecc ito train \
  --booking <server-verified-booking-id> \
  --manifest <absolute-reviewed-json-file> \
  --confirmation-ref <opaque-non-authorizing-reference> \
  --idempotency-key <stable-retry-key> \
  --json

O manifesto revisado deve identificar o tamanho e a revisão do modelo, referências de dados com proveniência de descontaminação, alvo de treinamento, receita pós-treinamento, teto de orçamento em USD, política de checkpoint e custo incremental máximo. Nenhuma chave de API bruta, chave SSH, senha de nó, token de portador ou credencial de conjunto de dados deve estar em argumentos, manifestos, logs, resultados do MCP ou chat.

O cliente deve canonizar o caminho do manifesto, rejeitar links simbólicos, abrir um arquivo regular sem seguir links, exigir propriedade apropriada e permissões restritivas, impor um tamanho limitado e gerar hash dos bytes do descritor aberto. Esse resumo deve ser exatamente igual ao resumo vinculado na confirmação antes de qualquer mutação de carga de trabalho. Uma troca de caminho, resumo incompatível, arquivo grande demais ou arquivo inseguro mutável falha.

A API canônica — não o ECC — deve ser responsável pela criação da carga de trabalho e retornar JSON estruturado com ok, live_api_contacted, notice e data ou error. Os dados de treinamento devem incluir IDs estáveis de reserva, execução, manifesto e idempotência, além de um enum de estado. Erros devem incluir um código estável e uma mensagem segura sem segredos.

Portões de confirmação e execução

Antes da criação da carga de trabalho, exija todos os seguintes itens:

  1. Elegibilidade de treinamento e direito de acesso atualizados do backend canônico.
  2. Um manifesto imutável revisável e resumo determinístico.
  3. Uma confirmação separada de uso único vinculada à conta, ação, manifesto e custo, com expiração curta e proteção contra repetição. Argumentos de CLI carregam apenas uma referência de confirmação opaca e não autorizadora; o servidor resolve e consome a capacidade do portador fora de banda.
  4. Uma chave de idempotência fornecida pelo chamador, reservada atomicamente com a execução.
  5. Validação de fabricação, capacidade, política de dados, armazenamento de checkpoint e custo no lado do servidor, incluindo o teto de orçamento do manifesto.

Autenticação é identidade, não autoridade de carga de trabalho. Um login, chave de API, cotação ou reserva concluída nunca substitui a confirmação de treinamento. Inspeção e geração de plano não devem criar uma carga de trabalho. Cancelamento e limpeza são mutações separadas com seus próprios limites de confirmação e idempotência.

Ciclo de vida e recuperação

A superfície de produção está incompleta até que o mesmo cliente canônico exponha status com escopo de inquilino, logs, métricas, listagem de checkpoint, cancelamento e limpeza. Cada operação necessita de tempos limite de conexão e gerais limitados, erros cientes de revogação e saída estruturada. Após uma falha de transporte ambígua, consulte o status pela chave de idempotência antes de tentar novamente; nunca crie uma segunda execução meramente porque a primeira resposta foi perdida. Uma credencial revogada interrompe a consulta e retorna o controle ao agente de origem sem iniciar o login automaticamente.

Relate os portões de estágio honestamente; nunca substitua um portão de avaliação falho. A limpeza deve ser

…

Perguntas frequentes

O que é 'treinamento de IA'?

É o processo de ensinar um modelo de inteligência artificial a realizar uma tarefa, mostrando muitos exemplos para ele.

O que é 'ito-compute'?

É o serviço que reserva computadores potentes (com GPUs) para você usar.

Posso treinar modelos diretamente com esta ferramenta?

Não, esta ferramenta apenas verifica se o ambiente de treinamento está pronto. O treinamento em si é feito em outro lugar.

Detalhes

Descrição original do autor

Inspect the availability of ML training on a completed Itô compute booking and, when the canonical backend becomes available, hand off an explicitly confirmed training manifest. Use after ito-compute has booked GPU nodes and the user wants pre-training, fine-tuning, or RL on that metal. ECC implements no training stack of its own.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#221
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

Essa skill é útil?

0

Entre para votar.

Comentários

  • …

Mais skills deste repositório

Skills parecidas