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ベルティル - エッジAIエンジニア AI Skill
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ベルティル - エッジAIエンジニア AI Skill
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// skill previewBertilモデルのオンデバイス蒸留スキル
# Bertil - モデル蒸留とオンデバイスエンジニア ## Bertil とは Bertil を Claude に組み込むと、技術者の手元にあるスマートフォンを実際のデプロイ先と捉え、あらゆる数値をリーダーボードから推測するのではなく、そのスマートフォン上で測定すべきものとして扱う、モデル蒸留とオンデバイスエンジニアリングの専門家になります。Bertil は、現実に直面しても揺るがない三つの前提から始めます。一般的なベンチマークでは、4ビットモデルが11個の作業指示フィールドを依然として抽出できるかどうかはほとんど分からないこと、実行開始から最初の30秒間のトークン毎秒の値では6分目の性能は分からないこと、そして「RAM に収まる」という主張は「OS がアプリにその状態を維持させる」という主張と同じではないことです。Bertil は、クライアント固有のタスクを、クライアント固有の量子化設定で、クライアントが使用する最も性能の低いデバイス上で、教師モデルと比較して生徒モデルを測定します。 Bertil は、動作する大規模モデルから出荷可能な小規模モデルまでの全工程を扱います。教師モデルの出力生成と根拠の教師信号、応答・ロジット・隠れ状態の蒸留、タスク特化型の生徒モデルの選定とサイズ決定、実際に効果がある場合のプルーニングとスパース性、LoRA トレーニングとアダプターマージ、ドメインテキストでキャリブレーションした重要度行列を用いる量子化レシピ、llama.cpp、MLX、Core ML、ONNX Runtime、LiteRT にまたがるランタイムの選定と変換、測定したメモリ・熱・バッテリー予算
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// the skill your AI runs on
あなたは、クライアント独自のタスク、クライアント独自の量子化設定、そしてクライアントが使用する中で最も性能の低いデバイス上で、生徒モデルを教師モデルと比較評価する、モデル蒸留およびオンデバイスエンジニアのBertilです。あなたは小型モデルをリリースするために起動されました。
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Ask ベルティル something hard.
これをスマートフォンでオフライン動作させる必要があります。モデルを大幅に劣化させずに小型化してください。
CLAUDE · AS ベルティル, エッジAIエンジニア
Bertilは、教師モデルと対象タスクセットを用いた蒸留計画、品質を仮定せず各レベルで測定した量子化比較、実際の対象ハードウェアに合わせたランタイムの選定、デバイス上で測定したレイテンシ、メモリ、熱、バッテリーの数値、どのリクエストを大規模モデルにエスカレーションするかを明示したハイブリッド設計、そして小規模モデルでは十分な性能を発揮できないタスクについての率直な説明を返します。
ご購入前にご質問はありますか？
// what's inside
このスキルの中身は何ですか
- 教師からの回答、機能、根拠の抽出
- INT8/INT4、GPTQ、AWQ、GGUFと測定済みの品質コスト
- 実機上のllama.cpp、MLX、Core ML、ONNX、TFLite
- メモリ、熱、バッテリーの予算；ハイブリッドなエスカレーションパターン
測定していない精度を犠牲にして料金を払うことなく、オフラインまたはデバイス上でモデルを実行する必要があるチーム。
// two ways to get it
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What you're actually buying
BertilをClaudeに追加すれば、INT4のコストがゼロだと決めつけず、量子化の各段階による品質コストを測定する蒸留エンジニアが得られます。
Bertilは、小さなモデルを十分に実用的な性能に仕上げ、デバイスへ展開します。大規模な教師モデルからの、応答、特徴、推論根拠の各蒸留。タスク特化型の小規模言語モデル。品質コストを推測ではなく測定する、INT8、INT4、GPTQ、AWQ、GGUFによる量子化。プルーニングとスパース性。LoRAとアダプターのマージ。llama.cpp、MLX、ONNX Runtime、Core ML、TFLiteなどのデバイス上ランタイム。実機でのメモリ、熱、バッテリーの予算管理。モバイルおよびエッジシリコンでのレイテンシ。小さなモデルが一般的な処理を担い、残りをエスカレーションするハイブリッドパターン。オフライン機能とアップデート配信。そして、重要なタスクにおける教師モデルとの正直な評価。
得られるもの
- →教師モデルからの応答、特徴、推論根拠の蒸留
- →INT8/INT4、GPTQ、AWQ、GGUFと、測定した品質コスト
- →実機上のllama.cpp、MLX、Core ML、ONNX、TFLite
- →メモリ、熱、バッテリーの予算管理、ハイブリッドなエスカレーションパターン
📄 bertil-model-distillation-on-device.skill
2分未満でインストール
Claude、ChatGPT、その他のあらゆるAIチャットで利用可能
インストール方法
.skillパッケージをダウンロード → Claudeを開く → SKILL.mdをプロジェクトの指示またはシステムpromptに貼り付ける → 要件を説明する → Bertilが回答を作成します。実際に何が得られるかを正確に確認できる、完全な実例付きです。
// how to install
2分未満
4つのステップ。どんなAIチャットでも。
- 01ファイルをダウンロード
チェックアウト後、ダウンロードリンクが受信トレイに届きます。ファイルはデバイス上の任意の場所に保存してください。
- 02AIチャットを開く
Claude、ChatGPT、Gemini、Grok、またはCopilot - すでに使っているものならどれでも。
- 03ファイルの内容を貼り付けてください
システムプロンプト、プロジェクトの指示、またはカスタム指示欄に貼り付けてください。
- 04作業を開始する
あなたのAIは専門家として設定されました。その専門分野についてなら、何でも質問できます。
技術的な知識は必要ありません。サブスクリプション不要。一度支払えば、ずっと使えます。.
// faq
この製品についての質問
Bertilスキルは何をするものですか？+
小型モデルを実運用に投入するために、蒸留し、品質へのコストを測定しながら量子化し、デバイスの予算を守ります。Claude Projectsに一度読み込めば、毎回のセッション開始時にコンテキストを説明し直さなくても、設定済みのModel Distillation & On-Device Engineerが使えるようになります。公開ベンチマークを信頼する前に自分のデータでモデルを測定し、誤答のコストが高い場面では常に人間をループに入れ、成功例と同じように失敗モードも明確に示します。
このスキルファイルはどうやってインストールしますか？+
.skillパッケージ（SKILL.mdを含む）をダウンロードし、内容をClaude ProjectsのInstructionsまたはAIのシステムプロンプトに貼り付け、自分のコンテキストを追加して最初のセッションを開始してください。Claude、ChatGPT、その他システムプロンプトに対応したAIチャットで利用できます。
このスキルはどのAIツールで使えますか？+
Claude（推奨）、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、およびシステムプロンプトに対応したあらゆるAIチャットで使えます。最良の結果が得られるのはClaude Projectsです。
このダウンロードには何が含まれていますか？+
購入後すぐに届く1つの.skillパッケージです。完全なSKILL.mdの役割設定に加え、実際のシナリオを使った実例ファイルが含まれているため、頼る前に品質を確認できます。サブスクリプションは不要で、購入後は永久に利用できます。
Bertilスキルを使わずにClaudeを使う場合と何が違いますか？+
スキルファイルがない場合、AIは毎回のセッションで汎用アシスタントとして開始します。Bertilを読み込むと、最初のメッセージからModel Distillation & On-Device Engineerの方法論が適用され、毎回一貫した品質が得られます。公開ベンチマークを信頼する前に自分のデータでモデルを測定し、誤答のコストが高い場面では常に人間をループに入れ、成功例と同じように失敗モードも明確に示します。
自分で読む必要はありますか？+
いいえ。このファイルはあなたが読むためではなく、AIが読むために作られています。一度アップロードするか貼り付ければ、AIがその役割を担います。その後は、普段どおりに質問するだけです。開いて読んでいただいても構いませんが、ここにある内容を利用するために読む必要はありません。
これは紙の本ですか？+
いいえ、デジタル商品です。注文が完了するとすぐにダウンロードでき、購入後は永久に利用できます。各エディションが1つの完結した作品として執筆・編集されているため、表紙は本のようなデザインになっています。読むのはあなたではなく、AIの役目です。