VectorSpaceLab

Routes DocsGPT deployment, source ingestion, retrieval, agent workflows, tools, integrations, and native or OpenAI-compatible API operations.

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。

Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.

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。

Guides Earth2Studio weather and climate inference workflows, data access, model and component selection, output/checkpoint handling, extension, and optional REST serving with backend-aware validation.

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。

Use DreamCraft3D for image-conditioned 3D generation, staged optimization, texture boosting, export, and CUDA troubleshooting.

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。

Route DataFlow workflows for pipelines, text and document processing, serving, evaluation, and Ray acceleration.

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。

Use this repo skill for Dask, the Python parallel computing library, when working with lazy task graphs, schedulers, Dask Array, Dask DataFrame, Dask Bag/bytes IO, configuration, diagnostics, CLI usage, or contributor validation.

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。

Use when building, debugging, testing, or maintaining Plotly Dash applications, callbacks, server backends, component packages, renderer internals, and Dash repository workflows.

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。

Routes Darkflow object-detection, training, and export workflows for the legacy YOLO package.

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。

Use the DALLE2-pytorch package for DALL-E 2 style text-to-image model APIs, diffusion prior/decoder training, WebDataset data layouts, and tracker/checkpoint workflows.

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。

Operate lucidrains DALLE-pytorch for DALL-E style VAE training, transformer training, generation, CLIP ranking, and backend troubleshooting.

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。

Router for CVNets training, evaluation, registry, data, and export workflows.

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。

Operate CVAT for computer-vision annotation, dataset workflows, SDK/CLI automation, auto-annotation, and self-hosted deployment.

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。

Route Custom Diffusion workflows for concept data prep, diffusers training and SDXL, sample generation, delta tools, and CustomConcept101 evaluation.

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。

Guides CUDA-accelerated cuRobo v2 robotics workflows for robot models, differentiable kinematics, collision-aware IK and motion planning, trajectory optimization, MPC, perception mapping, and motion retargeting.

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。

Use DeepFace for face recognition, verification, embeddings, face detection, demographic analysis, datastore search, API serving, model selection, and troubleshooting.

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。

Route D-FINE object-detection setup, training, architecture inspection, inference, export, and troubleshooting workflows.

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。

Data-Juicer repo router for local recipes, Ray recovery, and service/MCP workflows.

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。

Use this skill when working with Hugging Face Datasets: loading local or Hub datasets, defining Features schemas, processing/streaming datasets, converting formats, sharing to the Hub, managing cache/offline behavior, or using datasets-cli.

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。

Guide Det3D PyTorch 3D object-detection workflows across configuration, KITTI/nuScenes/Lyft data preparation, GPU training and evaluation, custom CUDA operations, and visualization.

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。

Route DeepSearcher workflows for provider setup, data ingestion, RAG querying, CLI and service operation, and evaluation.

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。

cuML operating skill for GPU-accelerated classical ML, cuml.accel, Dask multi-GPU workflows, data utilities, and native source-build guidance.

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。

Use the DataSciencePython tutorial/example collection through modern self-contained helpers for Python data-science resources, statsmodels logistic regression, scikit-learn Kaggle-style tabular classifiers, and Twitter JSONL extraction.

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。

Use denoising-diffusion-pytorch for PyTorch DDPM/DDIM image diffusion, 1D sequence diffusion, conditioning and guidance, and advanced diffusion variants.

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。

Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.

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。