스킬 찾기

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

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Route DeepKE knowledge extraction workflows across supervised extraction, data prep, triples, LLMs, and MCP tools.

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

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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.

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

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Use DeepXDE for scientific machine learning, PINNs, DeepONet/operator learning, backend selection, training, and troubleshooting.

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

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

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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.

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

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

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Route DeblurGAN users to data preparation, training, and single-image inference workflows.

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Use this DeepCTR repo skill for CTR/recommender feature columns, Keras models, sequence/session models, multitask models, and legacy TensorFlow Estimator workflows.

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Route DeepLabCut markerless pose-estimation workflows, project setup, PyTorch training/inference, maDLC tracking, Model Zoo, post-processing, 3D, and export tasks.

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Use DB-GPT 0.8.1 as an agentic AI data platform: install and configure provider profiles, operate its CLI and services, build agents and AWEL flows, ingest and retrieve data with RAG, call client/API surfaces, and execute code through explicitly bounded sandbox runtimes.

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Route Deepchecks package tasks for ML data/model validation across tabular, NLP, vision, result export, and integration workflows.

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Guide DeepMedic 0.8.4 workflows for multi-modal 3D NIFTI medical-image segmentation, including data preparation, model configuration, training, checkpoint continuation, inference, and CPU/CUDA troubleshooting.

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Use deep-daze for CLIP-guided Siren image generation through the imagine CLI and Python APIs, with runtime inspection and troubleshooting.

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Route DeepFilterNet speech enhancement, Python API/CLI, training data, model export/evaluation, and Rust/LADSPA realtime workflows.

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Use the DeepGCNs PyTorch operating guide for graph convolution layers, dynamic and dilated KNN blocks, point-cloud classification or segmentation, PPI, OGB/DeeperGCN, and reversible memory-efficient GNN workflows.

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DeepPavlov package routing for config-driven NLP workflows, model-family selection, and serving.

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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.

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Training, inference, and deployment workflows for DAMO-YOLO object detection.

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

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