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vllm-project/vllm-omni
GitHub指导将新扩散模型（文生图/视频等）集成至vLLM-Omni，涵盖从Diffusers或自定义仓库迁移、Transformer适配及多GPU并行加速支持。
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Skills in Collection (8)
指导将新扩散模型（文生图/视频等）集成至vLLM-Omni，涵盖从Diffusers或自定义仓库迁移、Transformer适配及多GPU并行加速支持。
集成新的扩散模型到vLLM-Omni
将diffusers pipeline或自定义模型仓库移植到vllm-omni
创建新的DiT transformer适配器
为现有模型启用多GPU并行性和缓存加速
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill add-diffusion-model -g -y
用于在vLLM-Omni中集成新TTS模型，支持流式输出、CUDA图加速及多种架构适配。涵盖从HuggingFace参考实现到生产就绪服务的完整工作流，包括阶段分离、在线推理和音频管道构建。
添加新的TTS模型
调试TTS集成行为
构建音频输出管道
启用在线语音生成服务
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill add-tts-model -g -y
用于诊断和优化vLLM Omni扩散模型（如Wan/Flux）性能的Skill。指导收集基线、分析Profiling Trace、选择并行策略及量化优化，提升GPU利用率与推理效率。
分析vLLM性能Profiling数据
优化图像或视频生成工作负载
设计GPU并行策略
评估量化对精度的影响
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill diffusion-perf-opt -g -y
用于在提交PR前进行代码自审，检查标题格式、代码质量及示例策略，支持快速和完整两种模式，不直接操作GitHub。
precheck
self review
pre-submit check
check my PR before I open it
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill precheck-pr -g -y
指导在vLLM-Omni中进行模型量化工作，涵盖FP8、INT8等方法选择、配置构建及多模态/扩散模型适配。用于调试加载、验证内存与速度，确保按硬件和任务类型选择最优路径。
选择或添加量化方法
调试量化加载问题
验证内存、速度和输出质量
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill quantization -g -y
指导升级vllm-omni的NPU模型运行器以对齐最新vllm-ascend代码，同时保留多模态特定逻辑。
需要更新NPU模型运行器以适配上游变化
同步Omni特定逻辑与新版Ascend实现
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill vllm-omni-npu-model-runner-upgrade -g -y
为vllm-omni项目生成并运行测试，根据Bug修复、功能或性能需求选择L1-L4层级与标记，提供CI兼容的pytest命令及前置条件。
创建回归测试
添加L1-L4覆盖率
验证Issue或PR的修复
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill vllm-omni-test -g -y
用于审查vllm-project/vllm-omni的PR和本地分支，基于冻结快照进行模块所有权验证、功能设计和证据支持的高置信度缺陷发现。
需要维护者视角的代码审查
检查PR的正确性、兼容性或破坏性行为
识别并请求相关的代码所有者参与审查
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill review-pr -g -y
