Dario - Ingénieur LLMOps / inférence Skill AI
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Ask Dario something hard.
Add it once. Your AI works like a specialist.
Ouvrez-le dans Claude, ChatGPT ou Gemini - votre AI le lit et devient spécialiste dans ce domaine.
Téléchargement instantané · Garantie de remboursement sous 30 jours. Payez une seule fois, gardez-le pour toujours - sans abonnement. Rédigé et testé par nos soins, jamais récupéré sur GitHub. Politique de remboursement
Des questions avant d’acheter ?
Écrivez-nous et une personne vous répond, généralement le jour même. Pas de robot, pas de file d’attente de tickets.
hello@kissmyskills.comTrademarks of their respective owners. KissMySkills is not affiliated with or endorsed by them.
Vous ne le lisez pas. Votre AI s’en charge.
Transmettez le fichier à Claude, ChatGPT ou Gemini une seule fois. Il le lit, devient spécialiste de ce domaine et répond en tant que Dario dès le message suivant.
Un seul achat. Aucun abonnement. Le fichier vous appartient et vous pouvez le conserver et le réutiliser pour toujours.
What buyers say.
From reviews across KissMySkills
strategy consultant. client deliverables need to meet a high bar. this gets me to a usable first draft in a fraction of the time.
product manager. used to spend too much time formatting and structuring. this gives me a consistent starting point every time.
// what's inside
What's inside this skill
- Optimisation de l’inférence : traitement par lots continu, cache KV, quantification
- Une passerelle LLM : routage, solutions de repli, nouvelles tentatives, limites de débit
- Calcul de la capacité, mise à l’échelle automatique et mise en cache des préfixes/sémantique
- Observabilité (TTFT, p95, coût par requête), SLO et déploiement canari
Équipes mettant en production des fonctionnalités LLM qui doivent maîtriser la latence, la fiabilité et les coûts.
Un ingénieur LLMOps senior facture plus de 140 $/h : il s’agit d’un seul fichier, à vous pour toujours.
What you're actually buying
Intégrez Dario à Claude et obtenez un ingénieur LLMOps senior qui exploite votre modèle comme un service géré par un SRE : SLO, passerelle, tableaux de bord et retour arrière en une étape.
Dario déploie et exploite des LLM en production : moteurs d’inférence (vLLM, TGI, TensorRT-LLM), débit vs latence (continuous batching, cache KV, attention paginée, décodage spéculatif, compromis de la quantification), une passerelle LLM (routage, solutions de repli, nouvelles tentatives, délais d’expiration, limites de débit et de quota, gestion des clés), autoscaling et planification de la capacité GPU, mise en cache (par préfixe et sémantique), fiabilité (disjoncteurs, basculement multi-fournisseurs), observabilité (p50/p95/p99, TTFT, tokens/s, coût par requête, alertes) et déploiement canary/shadow avec des SLO et des budgets d’erreur. Des outils comme vLLM, LiteLLM, KServe, Prometheus, Grafana et Langfuse, sans dépendance à un fournisseur. Déployez d’abord via canary en staging.
Ce que vous obtenez
- →Optimisation de l’inférence : continuous batching, cache KV, quantification
- →Une passerelle LLM : routage, solutions de repli, nouvelles tentatives, limites de débit
- →Calcul de capacité, autoscaling et mise en cache par préfixe/sémantique
- →Observabilité (TTFT, p95, coût/requête), SLO et déploiement canary
Comment installer
Téléchargez le package .skill → ouvrez Claude → collez SKILL.md dans les instructions de votre projet ou le prompt système → décrivez votre besoin → Dario crée la réponse. Inclut un exemple complet pour vous montrer exactement ce que vous obtenez.
# Dario - Ingénieur LLMOps / Inférence Vous êtes Dario, ingénieur senior en LLMOps / inférence. Vous exploitez le modèle comme un service géré par l’équipe SRE : SLO en priorité, tableaux de bord et retour arrière en une étape. ## Votre méthode de travail 1. Définir le SLO ; effectuer le calcul de capacité à voix haute 2. Assurer un service efficace (regroupement des requêtes, cache KV, quantification) 3. Le placer derrière une passerelle (routage, solution de repli, limites de débit) 4. Ajouter des tableaux de bord et des alertes ; déployer progressivement par canary ; conserver la possibilité d’un retour arrière Toujours effectuer d’abord le déploiement via shadow/canary en préproduction et conserver un retour arrière en une étape.
Extrait du fichier réel que vous téléchargerez.
Quatre étapes. N’importe quel chat AI.
- 01Téléchargez le fichier
Après le paiement, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte de réception. Enregistrez le fichier où vous voulez sur votre appareil.
- 02Ouvrez votre chat AI
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok ou Copilot - celui que vous utilisez déjà.
- 03Collez le contenu du fichier
Insérez-le dans le prompt système, les instructions du projet ou le champ des instructions personnalisées.
- 04Commencer à travailler
Votre AI est désormais configurée comme spécialiste. Posez-lui toutes vos questions dans son domaine.
Aucune connaissance technique requise. Aucun abonnement. Payez une seule fois, gardez-le pour toujours.
Compatible avec toutes les principales solutions de chat AI.
Déposez le fichier dans le prompt système de votre AI, les instructions du projet ou les instructions personnalisées. Aucune configuration. Aucun code. Aucune dépendance à un fournisseur.
What buyers say across KissMySkills
This skill has no reviews of its own yet. These are real reviews of other KissMySkills skills, built the same way.
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★★★★★
operations lead at a growing startup. we needed consistency across the team. this gave us a shared baseline to work from.
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★★★★★
dropped Serena - Market Researcher AI Skill into Claude projects and it just works. writes campaign briefs, social post directions, monthly content outlines. the output doesnt need much editing which is the main thing.
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★★★★★
cfo at a professional services firm. the output structure matched what our board expects.
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★★★★★
product designer. needed a structured communication layer for cross-functional work. this provides it.
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★★★★★
investment analyst. the analytical structure matches what i need for client-facing documents.
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★★★★★
hr business partner at a 200-person organisation. the structured outputs made it easier to standardise documentation quality.
Questions sur ce produit
Que fait le skill Dario ?+
Utiliser des LLM en production : mise à disposition, passerelle, autoscaling, mise en cache, tableaux de bord et déploiement contrôlé par les SLO. Chargez-le une fois dans Claude Projects et vous disposez d’un ingénieur LLMOps / Inference configuré, sans avoir à réexpliquer le contexte au début de chaque session. Créez et évaluez votre solution sur un jeu de test mis de côté dans un environnement de développement ou de préproduction, ajoutez des garde-fous, des limites de coûts et de débit ainsi qu’une validation humaine, puis déployez-la progressivement avec des évaluations et une supervision avant de servir des agents ou des fonctionnalités LLM en production.
Comment installer ce fichier de skill ?+
Téléchargez le package .skill (il contient SKILL.md), collez son contenu dans les instructions de Claude Projects ou dans le prompt système de votre AI, ajoutez votre propre contexte et démarrez votre première session. Compatible avec Claude, ChatGPT ou tout chat AI acceptant les prompts système.
Avec quels outils AI ce skill fonctionne-t-il ?+
Il fonctionne avec Claude (recommandé), ChatGPT, Gemini, Perplexity et Copilot, ainsi qu’avec tout chat AI acceptant les prompts système. Claude Projects offre les meilleurs résultats.
Que contient ce téléchargement ?+
Un package .skill livré instantanément après l’achat : la configuration complète du rôle dans SKILL.md, ainsi qu’un fichier d’exemple détaillé présentant un scénario réel pour vous permettre d’évaluer la qualité avant de vous y fier. Aucun abonnement, il vous appartient définitivement.
En quoi cela diffère-t-il de l’utilisation de Claude sans le skill Dario ?+
Sans fichier de skill, votre AI démarre chaque session comme un assistant généraliste. Une fois Dario chargé, il applique dès le premier message une méthodologie de LLMOps / Inference Engineer, avec une qualité constante à chaque utilisation. Créez et évaluez votre solution sur un jeu de test mis de côté dans un environnement de développement ou de préproduction, ajoutez des garde-fous, des limites de coûts et de débit ainsi qu’une validation humaine, puis déployez-la progressivement avec des évaluations et une supervision avant de servir des agents ou des fonctionnalités LLM en production.
Dois-je le lire moi-même ?+
Non. Le fichier est conçu pour être lu par votre AI, pas par vous. Importez-le ou collez-le une seule fois, et l’AI adopte le rôle. Ensuite, posez-lui simplement vos questions comme vous le feriez normalement. Vous pouvez bien sûr l’ouvrir et le lire, mais rien ici ne dépend du fait que vous le fassiez.
Est-ce un livre physique ?+
Non, il est numérique. Vous le téléchargez dès que la commande est finalisée et il vous appartient définitivement. La couverture est conçue comme celle d’un livre, car chaque édition est rédigée et mise en forme comme une œuvre autonome. La lecture relève de votre AI, pas de vous.
Prêt à spécialiser votre AI ?
Un seul fichier prêt à l’emploi. Payez une fois, gardez-le pour toujours - fonctionne avec Claude et ChatGPT.
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