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saiarthiraguram/tt-foundry

Habilidades do Claude Code que conduzem a ativação completa de modelos em hardware Tenstorrent. Implementa o pipeline VALIDATE → FIRST_RUN → DIAGNOSE → REPAIR → VERIFY → CONFIG_UPDATE usado em tt-xla e tt-forge-models, além de auxiliares para bissecção de falhas de execução, análise de quebras de grafo, re-triagem de XFAIL e sugestão de candidatos de ativação de última geração.

O que é tt-foundry?

O conjunto de habilidades `saiarthiraguram/tt-foundry` foi projetado para automatizar o processo completo de ativação (bringup) de modelos de IA em hardware Tenstorrent, utilizando o agente Claude Code. Ele implementa um pipeline estruturado de seis estágios: VALIDATE, FIRST_RUN, DIAGNOSE, REPAIR, VERIFY e CONFIG_UPDATE, garantindo que os modelos executem corretamente nos aceleradores TT-Metalium. Além do fluxo principal, a skill oferece ferramentas auxiliares para tarefas complexas, como bissecção de falhas em tempo de execução, análise de quebras de grafo (para depuração de PyTorch JIT/export), re-triagem de casos de falha esperada (XFAIL) e sugestão de novos candidatos a ativação com base no estado da arte (SOTA). Essa abordagem reduz significativamente o esforço manual de engenheiros que trabalham com as pilhas de software tt-xla e tt-forge-models, padronizando o fluxo de depuração e reparo. A skill é mantida no GitHub e está disponível gratuitamente para uso com o Claude Code.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add saiarthiraguram/tt-foundry

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Documentação

O que tt-foundry faz?

Habilidades do Claude Code que conduzem a ativação completa de modelos em hardware Tenstorrent. Implementa o pipeline VALIDATE → FIRST_RUN → DIAGNOSE → REPAIR → VERIFY → CONFIG_UPDATE usado em tt-xla e tt-forge-models, além de auxiliares para bissecção de falhas de execução, análise de quebras de grafo, re-triagem de XFAIL e sugestão de candidatos de ativação de última geração.

Fonte: https://github.com/saiarthiraguram/tt-foundry

Enviado: 2026-05-12T10:17:46Z Estrelas: 0

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