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numerataz/instrument-experiment

p95를 사용하여 훈련 실험을 계측하는 Claude 스킬입니다.

instrument-experiment란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 모델 훈련 실험의 성능을 계측하고 분석하기 위해 p95(또는 유사한 프로파일링 도구)를 활용하는 Claude 스킬입니다. 주로 GPU/CPU 사용률, 메모리 소비, 처리량 등 훈련 중 핵심 메트릭을 수집하고 시각화하여 개발자가 병목 지점을 빠르게 식별할 수 있도록 돕습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 에이전트 기반 플랫폼에서 사용할 수 있으며, SKILL.md에 정의된 대로 자동으로 p95 명령을 구성하고 실행하여 훈련 스크립트를 계측합니다. 이를 통해 개발자는 반복적인 실험 설정 시간을 줄이고, 성능 최적화에 더 집중할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add numerataz/instrument-experiment

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문서

instrument-experiment은(는) 무엇을 하나요?

p95를 사용하여 훈련 실험을 계측하는 Claude 스킬입니다.

개요

이 스킬은 p95 프로파일러를 활용하여 머신러닝 훈련 실험의 성능 메트릭을 자동으로 수집하고 분석합니다. 실험 설정 및 계측 과정을 간소화하여 개발자가 더 빠르게 성능 병목을 파악할 수 있도록 지원합니다.

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

사용 방법

  1. 훈련 스크립트가 있는 디렉토리에서 Claude 에이전트를 실행합니다.

  2. 다음 명령어 중 하나를 입력하여 스킬을 활성화합니다:

    • instrument this experiment
    • profile training with p95
    • add instrumentation
  3. Claude가 자동으로 p95 계측 코드를 훈련 스크립트에 추가하고 실행합니다.

주요 기능

  • 자동 계측: 훈련 스크립트에 p95 프로파일러를 자동으로 삽입
  • 메트릭 수집: GPU 사용률, 메모리, 처리량 등 핵심 성능 데이터 수집
  • 결과 분석: 수집된 메트릭을 요약하여 병목 지점 제안
  • 비교 모드: 여러 실험 간 성능 비교 지원 (compare experiments)

예제

# 훈련 스크립트 계측
claude instrument this experiment

# 두 실험 비교
claude compare experiments run1 run2

참고

  • p95가 설치되어 있어야 합니다 (설치: pip install p95 또는 공식 문서 참조)
  • GPU 메트릭 수집을 위해 NVIDIA SMI가 필요할 수 있습니다.

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