本技能用于选择、验证、修补并部署现有的 NVIDIA Dynamo Kubernetes 推理配方，实现从用户意图到 OpenAI 兼容端点的快速启动。它支持配方发现、验证、最小化 YAML 修补、kubectl 部署和烟雾测试，适用于主流大模型推理框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TokenSpeed）及多种 GPU 配置。关键词：NVIDIA Dynamo、Kubernetes、配方部署、推理服务编排、LLM推理、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TokenSpeed、模型缓存、OpenAI兼容、烟雾测试、kubectl、YAML

该技能用于在已具备NeMo Relay插桩的应用中，配置和评估自适应插件行为。它通过运行时信号（如工具与LLM生命周期事件）来调节遥测、工具并行、自适应提示、自适应缓存治理(ACG)以及rollout策略，从而优化推理延迟、并行度和提示缓存效率。适合在已有基线的基础上进行单变量对比调优，并支持故障回退。关键词：NeMo Relay、自适应插件、遥测、工具并行、提示缓存、ACG、rollout、延迟优化、大模型推理调优。

该技能用于诊断和排查NVIDIA Dynamo在Kubernetes上的部署故障。当Pods、模型缓存作业、PVC、工作节点、前端/路由器健康、端点或基准测试作业失败时，通过收集只读调试包、分类故障，并提供明确的下一步修复命令。关键词：Dynamo、Kubernetes、故障排查、LLM推理、部署诊断、Pod、PVC、DynamoGraphDeployment

验证Dynamo部署中NIXL/UCX/NCCL互连是否就绪，确保分离式服务基于RDMA/NVLink的KV传输正确。通过检查传输环境变量、节点能力和NIXL可达性，发现并避免网络回退问题。关键词：Dynamo、NIXL、UCX、NCCL、RDMA、NVLink、分离式服务、KV传输、GPUDirect、InfiniBand、互连验证。