数十 GB の素材とローカル GPU も、アップロードせずに agent に任せられます

大容量の動画、大規模モデルの重み、膨大なログをクラウドに移すのは遅くて高コストです。agent にワークステーション上のローカル GPU とディスクを直接使わせれば、処理結果はすぐ手元に届きます。

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，光上传就要几个時間，还可能根本传不上去。

而你的工作站上，数据就で NVMe 盘里，显卡就插で主板上。

让 agent 到数据和算力所で的地方去

• 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
• で海量日志里用 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台実行し、agent 会で任务終了时收到通知，再続行下一步。

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，转完核对一下时长はいいいえ一致。

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

なぜ本地更合适

• 零传输：数据で哪，计算就で哪
• 零额外成本：用的はい你已经有的显卡
• 全程可控：后台任务、显存占用、输出日志随时可看，可以随时中断