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스킬 감사 보고서

quark-torch-llm-ptq 감사 보고서.

Runs an end-to-end AMD Quark post-training quantization workflow for PyTorch / Hugging Face LLMs: inspect a Hub or local model, choose a quantization plan, create reproducible artifacts, request execution approval, and produce a quantized model. Applies to Llama, Qwen, Mistral, and similar transformer LLM requests involving FP8, INT4, or another Quark scheme. Does not handle .onnx model inputs or ONNX PTQ.

실험적 · 검토검토 필요생성됨 2026년 10월 14일휴리스틱 메타데이터 감사
77
감사
73
신뢰
67
품질
73
보안
100
유지보수
92
설치

OpenAgentSkill 신뢰 점수

73
강력한 후보

OpenAgentSkill 신뢰 점수

Trust Score는 설치 전에 후보 목록에 넣을 만큼 안전한지 Agent가 판단하도록 돕습니다.

GitHub 채택도

정보

62

GitHub 스타 395

스타/포크 활동

경고

57

스타 395, 포크 39; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

최근 유지보수

통과

100

마지막 푸시 후 6일

라이선스 명확성

통과

86

MIT

README/SKILL.md 완성도

통과

86

메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다

의존성/런타임 위험

경고

54

command execution surface, external package install surface

설치 가능 여부

통과

92

npx skills add amd/skills --skill quark-torch-llm-ptq

설치 명령 안전성

통과

92

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

실패

36

shell or command execution, filesystem or document access

저장소 근거

통과

86

https://github.com/amd/skills/tree/main/skills/quark-torch-llm-ptq

검토 상태

경고

46

AI 검토 승인이 없습니다

Agent 검증 결과

정보

54

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다

검사

설치 및 채택 검토

6 통과 · 16 검토 필요

설치 경로

92

통과

npx skills add amd/skills --skill quark-torch-llm-ptq

저장소

88

통과

https://github.com/amd/skills/tree/main/skills/quark-torch-llm-ptq

라이선스

86

통과

MIT

유지보수

100

통과

마지막 푸시 후 6일

AI 검토

55

확인

Review approval is missing

README/SKILL.md 완성도

86

통과

Usable description available

의존성 위험

54

수정

command execution surface, external package install surface

설치 명령 안전성

92

통과

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

36

수정

shell or command execution, filesystem or document access

스타/포크 활동

57

수정

스타 395, 포크 39; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

채택도

68

정보

GitHub 스타 395

Financial decision safety

58

확인

Research-only use: do not treat output as financial advice or execute a position without human approval.

경고

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • AI 검토 승인이 없습니다
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
  • Stars/forks activity: 395 stars, 39 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, external package install surface
  • Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
  • Review status: AI review approval is missing

방법

이 보고서는 공개 메타데이터, AI 검토 결과, 저장소 최신성, 설치 준비 상태, OpenAgentSkill 이벤트, 품질 점수, 신뢰 검사와 Agent 안전 게이트를 결합합니다. 전체 소스 코드 보안 감사는 아닙니다.

가까운 옵션 비교

다음으로 감사할 관련 스킬

full-output-enforcement

Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.

96K 스타 · 감사 보고서

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Provides PyTorch-native distributed LLM pretraining using torchtitan with 4D parallelism (FSDP2, TP, PP, CP). Use when pretraining Llama 3.1, DeepSeek V3, or custom models at scale from 8 to 512+ GPUs with Float8, torch.compile, and distributed checkpointing.

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peft-fine-tuning

Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.

13K 스타 · 감사 보고서