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大模型推理的模型选型、部署规划与硬件后端适配 —— 判断「这个模型能不能跑在这台设备上」「换硬件/换后端后性能差多少」「该选哪个后端」。当用户要求评估设备可行性、做模型选型、算内存预算、移植模型到新硬件（GPU/CPU/NPU/移动 SoC/Apple Silicon）、对比不同推理后端的性能、或问「这个模型跑得动吗」「显存够不够」「换台机器要改什么」时，务必使用本技能。它基于七步闭环，把可行性判断变成算术问题而不是经验判断。
llm-backend-adaptation 是 ChatHome Skills 收录的 技能 条目，来源为 GitHub Skill Search，质量分 58/100。 # 模型选型、部署规划与后端适配 ## 这个技能的核心判断 选型与适配失败的典型形态不是「跑不起来」，而是**跑到一半才发现不行**： - 权重装得下，但长上下文时 KV Cache 把显存挤爆 - 换了硬件后性能掉一半，但说不清是硬件差异还是配置没适配 - 把 GPU 的调优经验直接搬到 CPU 上，得出方向相反的结. 作为 agent 技能，它把一组可复用的任务指令打包成 Codex 和 Claude Code 等 AI 编程 agent 可直接加载的格式，无需为该任务手写胶水代码。 该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。 质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。 在将 llm-backend-adaptation 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。
codex skill install zhuzhichaoTM/hello_inference_engine运行此命令前，请先核对上游源码。
扫描范围: 安装元数据与已收录的文档正文。
基于安装元数据和有界技能正文的自动风险信号，不是完整代码安全审计，也不会递归审查源码或依赖。
# 模型选型、部署规划与后端适配 ## 这个技能的核心判断 选型与适配失败的典型形态不是「跑不起来」，而是**跑到一半才发现不行**： - 权重装得下，但长上下文时 KV Cache 把显存挤爆 - 换了硬件后性能掉一半，但说不清是硬件差异还是配置没适配 - 把 GPU 的调优经验直接搬到 CPU 上，得出方向相反的结论 共同根因是：**没有先算再测**。本