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Use BentoML to author model-serving Services, build and containerize Bentos, run HTTP/gRPC servers and clients, manage models, operate the CLI and BentoCloud, and configure observability or production runtime behavior. Use when tasks mention BentoML, bentoml service.py, bentofile.yaml, Bento build/serve/deploy, BentoCloud, or BentoML model stores.
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Route BERTopic topic modeling, embedding, vectorizer, labeling, visualization, and serialization workflows.
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Route BertViz Transformer attention visualization, neuron-view, notebook, and HTML export workflows.
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Guides CUDA-based BigGAN-PyTorch training, checkpoint sampling, dataset preparation, metric preparation, model customization, and optional TensorFlow Hub weight conversion.
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Guide CUDA-enabled BindCraft protein-binder design from target PDB preparation through AF2/MPNN/PyRosetta execution, filtering, output analysis, and conservative troubleshooting.
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Use ASAP to train humanoid policies, retarget SMPL motions, and run sim2sim or sim2real deployment workflows for humanoidverse-based robots.
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Routes BasicTS time-series training, dataset, model, and pipeline workflows through focused sub-skills.
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Route BiRefNet image segmentation, matting, inference, configuration, training, evaluation, and model-export workflows.
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Routes Big Sleep text-to-image workflows, CUDA setup checks, prompt controls, and Python API usage for the `dream` CLI and `Imagine` API.
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Operate Baichuan-7B model loading, architecture inspection, C-Eval/MMLU evaluation preflights, and DeepSpeed pretraining setup from self-contained repo guidance.
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Operate AnyLabeling desktop annotation, auto-labeling model, dataset export, install, packaging, and release workflows for the PyQt6/ONNX image-labeling package.
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Guides Any4LeRobot dataset conversions, LeRobot-to-RLDS export, and LeRobot v1.6-v3.0 format migrations with schema validation, version-aware environments, and safe publication boundaries.
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Use anomalib for anomaly-detection install, data/model selection, training and evaluation, deployment and inference, and benchmark pipelines.
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Use AlphaFold 3 PyTorch for protein and biomolecular structure-prediction workflows, heterogeneous molecule inputs, PDB/mmCIF/MSA/template preparation, bounded model inference, training configuration, and local CLI or Gradio operation.
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Routes Argos Translate workflows for offline machine translation, package installation, CLI usage, runtime settings, and troubleshooting.
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Use AlpaSim repository guidance for autonomous-driving simulation setup, Hydra wizard runs, runtime services, ego drivers and plugins, ASL evaluation, controller/physics/traffic components, gRPC contracts, and operational troubleshooting.
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Use NASA's apod-api Flask service and standalone APOD parser for date, count, range, media, deployment, Docker, and troubleshooting workflows.
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Use ArcGIS API for Python for GIS administration, spatial dataframes, feature/raster analysis, mapping, location services, geospatial deep learning, app automation, and Knowledge Graph workflows.
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Use AReaL for large-scale asynchronous LLM reinforcement learning, agentic RL, distributed post-training, inference/agent services, backend planning, and customization workflows.
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Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.
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Routes AnyDoor zero-shot object-level image customization workflows.
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Use ANTsPy/antspyx for medical image IO, ANTsImage metadata, image operations, registration, segmentation, visualization, and learning helper workflows.
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Use AnnData to build, inspect, combine, store, lazily read, and extend annotated data matrices in memory and on disk.
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Use this skill for AlphaFold 3 input preparation, prediction command planning, output interpretation, and Python API inspection. Covers the local AlphaFold 3 inference package, its JSON dialect, run_alphafold workflow, outputs, troubleshooting, and safe helper scripts.
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