Tens of GB of footage and a local GPU, handed to the agent without uploading

Moving large videos, model weights and huge logs to the cloud is slow and costly. Let the agent use the local GPU and disk on your workstation directly, with the results right at hand.

搬数据, 比处理数据还慢

几十 GB 的视频素材, 上百 GB 的训练数据, 本地缓存的大模型权重, 想让云端 agent 帮忙处理, 光上传就要几个hours, 还可能根本传不上去.

而你的工作站上, 数据就in NVMe 盘里, 显卡就插in主板上.

让 agent 到数据和算力所in的地方去

• 用 ffmpeg 批量转码, 剪辑, 抽帧, 直接调用硬件编码
• 用本地 GPU 跑推理, 做微调, 并实时查看显存和日志
• in海量日志里用 rg, duckdb 做筛选和聚合, 只把结论返回给你

长时间运行的任务可以放到后runs, agent 会in任务End时收到通知, 再Continue下一步.

你可以这样说

把 footage/ 下所有 4K 素材转成 1080p 的 H.265, 用显卡编码, 转完核对一下时长YesNo一致.

用本地的 GPU in eval/ 数据集上跑一遍新模型, 输出准确率并和上一版对比.

Why本地更合适

• 零传输: 数据in哪, 计算就in哪
• 零额外成本: 用的Yes你已经有的显卡
• 全程可控: 后任务, 显存占用, 输出日志随时可看, 可以随时中断