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種となる分子の構造から小分子の候補を生成し、指定した性質に沿った最適化や分子の数値表現の取得、生成結果の保存・検証まで進めるスキル。

• 既存分子に似た候補を生成したいとき
• QEDやplogPを指標にした最適化
• ローカル環境での分子埋め込み取得

医療用語の音声認識を評価するため、用語選定から発音確認、合成音声とNeMo形式のデータ一覧作成まで進めるスキルです。声や雑音、文脈を変えた評価用データを用意します。

• 診療分野別の音声認識評価セット作成
• 薬剤名や処置名の合成音声の発音確認
• 声・雑音・文脈を変えた評価音声の生成

NVIDIA Nemotron Voice Agentのサンプルを変更し、別のバックエンドを設けずに予約受付や患者情報の聞き取りを行う音声エージェントを作るスキル。

• 予約受付の音声エージェント作成
• 患者情報5項目の会話による収集
• 独自の医療受付とツール呼び出し設計

PythonでcuOptを使い、配送先や車両の積載量、訪問可能な時間帯などを設定して、配送・巡回・集荷配達のルート計算と結果の確認を支援するスキル。

• 積載量を考慮した配送ルート計算
• 指定した時間帯に訪問したいとき
• 集荷・配達の組と訪問順序の設定

低分子の創薬候補をGenMolで生成し、DiffDockで標的タンパク質との結合姿勢、Boltz2で結合の強さを予測して候補を順位付けします。

• 分子骨格を決めずに候補を探索
• 既知の分子骨格から類似分子を検討
• 候補群を標的タンパク質で選別

DALIの動的モードで、通常のPythonからデータ読み込みや画像前処理を記述し、既存パイプラインの移行やコードレビューを進めるスキル。

• Pythonループで画像前処理したいとき
• DALIパイプラインの動的モード移行
• バッチの切り出しとPyTorch変換の確認

工場の作業映像から手順の抜けや順序違いを検出するサービスの構築・運用を支援します。DeepStreamによる映像処理とVLMによる動作分類の評価、遅延測定も扱います。

• 組立作業の手順確認サービスを作りたいとき
• 動画や産業用カメラで動作検証したいとき
• 動作分類や手順判定の不具合を調べたいとき

タンパク質に小分子が結合する位置や向きをDiffDockで予測し、入力データの準備からAPI実行、信頼度付き候補の保存・確認までを案内します。

• タンパク質と小分子の結合姿勢予測
• SMILESやSDFを入力したいとき
• 信頼度付き候補を保存したいとき

Python・C・RESTサーバーでcuOptを使うために、GPUやCUDA、利用環境に合う導入方法を選び、インストールから動作確認までを支援するスキル。

• PythonでcuOptを使い始めたいとき
• Cライブラリとヘッダーの導入
• RESTサーバーの起動と確認

画像・動画の推論、物体検出、追跡に使うDeepStreamの処理パイプラインを対話形式で組み立てます。入力や出力先に合わせて実行コマンドを生成し、構文や要素を検証します。

• ローカル画像や動画で推論したいとき
• 複数RTSP映像の物体検出と追跡
• 処理結果をMP4に保存したいとき

NVIDIA DeepStream SDK development with Python pyservicemaker API. Use when building video analytics pipelines, GStreamer-based video processing, TensorRT inference integration, object detection/tracking, or Kafka/message broker integration.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

GenMol NIMで創薬向けの分子候補を生成し、骨格への構造追加や既存候補の改変、薬らしさ・脂溶性の指標による順位付けとファイル保存を進めるスキル。

• 分子候補を新規生成したいとき
• 分子骨格の周囲に構造を追加
• 創薬候補の断片を改変したいとき

バックグラウンドで動くKERMTの学習状況を、実行記録とDockerの状態、ログから確認します。進捗や検証指標、完了後のテスト結果をまとめるスキルです。

• バックグラウンドの事前学習を確認
• ログと検証指標を継続監視
• 追加学習後のテスト指標を確認

分子構造と正解ラベルを含むCSVで、事前学習済みKERMTを追加学習します。データ検証から特徴量の準備、コンテナでの学習起動、モデルやログの保存まで扱います。

• ラベル付き分子データで学習したいとき
• 予測対象の列を指定したいとき
• 準備済みデータで学習条件を比較

PDB形式のタンパク質骨格を基に、ProteinMPNNとNVIDIA NIMでアミノ酸配列候補を設計します。設計条件を指定し、配列とスコアをファイルに保存するスキルです。

• タンパク質骨格から配列を設計したいとき
• 鎖や残基を固定して設計したいとき
• 温度を変えて候補を比較したいとき

NVIDIAのEvo 2でDNA配列を生成し、塩基数や生成時の確率、処理時間を検証して結果を保存します。ローカル環境ではモデル内部の層の出力も抽出できます。

• 入力配列に続くDNAを生成したいとき
• 生成配列と検証指標を保存したいとき
• ローカルモデルの内部層を調べたいとき

タンパク質の類似配列をMSA-Searchで集め、配列を対応づけた情報とともにOpenFold3へ渡して立体構造を予測します。構造ファイルと信頼度指標を保存するスキルです。

• 類似配列を使ってタンパク質構造を予測したいとき
• 配列の対応情報と構造・信頼度を保存したいとき
• MSAの有無で予測結果を比較したいとき

医療画像形式のDICOMファイルを1件読み込み、撮影情報などのメタデータをJSONに抽出します。一部の標準タグに個人情報が含まれるかも確認します。

• DICOMのメタデータを確認したいとき
• 検査・画像情報のJSON出力
• 標準タグ内の個人情報を確認したいとき

分子を表すSMILES形式のCSVから、KERMTの学習済みモデルで分子ごとの特徴を数値化します。入力の検証と整形から、4種類の特徴配列の保存まで進めるスキルです。

• SMILESのCSVから分子特徴を抽出したいとき
• 手元のKERMTモデルを再利用したいとき
• 公開事前学習モデルで特徴を抽出したいとき

タンパク質やDNA・RNA、結合する分子の立体構造と結合親和性の予測を支援します。NVIDIA APIまたはローカルDockerで実行し、構造ファイルと予測指標を保存・確認します。

• タンパク質やDNA・RNA複合体の構造予測
• SMILESやCCDで結合分子を指定したいとき
• 1つの結合分子の結合親和性予測

アミノ酸配列から単一のタンパク質鎖の立体構造を予測する作業を支援します。NVIDIA APIやローカルDockerでの実行、配列比較データや構造テンプレートの指定、結果保存を案内します。

• 配列から単一タンパク質鎖の構造予測
• A3MやmmCIFを加えて予測したいとき
• 複数のモデル設定で予測を比較したいとき

Run and operate the DeepStream Multi-View 3D Tracking reference app, also known as MV3DT. Use when the user asks to set up prerequisites, run shipped MV3DT samples, run Multi-View 3D Tracking on custom synchronized MP4 datasets, import camera calibration, delegate missing calibration to AutoMagicCalib, inspect OSD or BEV visualization, consume MV3DT Kafka metadata, or clean up MV3DT run state in the DeepStream MV3DT app directory.

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Install cuOpt for Python, C, or server via pip, conda, or Docker; verify the install. For building cuOpt from source, see cuopt-developer.

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Modify, build, test, debug, and contribute to NVIDIA cuOpt (C++/CUDA, Python, server, CI). Use for solver internals, PRs, DCO, and code conventions.

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