「ecto」の検索結果

Use Aim for experiment tracking SDK instrumentation, local/remote run storage, CLI/UI/server workflows, storage maintenance, and ML framework logging integrations.

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Route AI-Optimizer reinforcement-learning collection tasks across model-based RL, easy-MARL, offline RL, safe command builders, and repository limitations.

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Routes substantive ML, AI, data, scientific-computing, and software-engineering requests to the smallest useful set of managed repository skills. Invoke proactively when a request names or implies a package, framework, model family, dataset, modality, workflow, backend, deployment target, evaluation method, or implementation approach that may benefit from repository guidance, even if no repository is named. Narrow progressively from area to family to repository root: inspect only the one or two most likely area pages; compare candidates by capability, task surface, model/data format, training versus inference versus evaluation intent, runtime constraints, and root-skill description; then open only the selected root and relevant sub-skills, references, or scripts. Select multiple repositories only when each adds a distinct capability. Do not load the whole collection, treat dependencies or incidental integrations as capabilities, choose by name alone, or force a match when no exact taxonomy family applies.

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Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.

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Routes 3DDFA_V2 face-alignment setup, still-image demos, video tracking, and ONNX benchmarking workflows.

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Guide 3DDFA Python inference, geometry rendering, training/evaluation, and optional C++ ONNX workflows for 3D dense face alignment.

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Operate AB3DMOT 3D multi-object tracking workflows for KITTI and nuScenes data, tracking, evaluation, and visualization.

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Use Hugging Face Accelerate for PyTorch training-loop migration, distributed launch/configuration, DeepSpeed/FSDP/TPU backend setup, big-model inference/offload, checkpointing, tracking, and troubleshooting.

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Route Acme reinforcement-learning framework tasks across core loops, replay/data, JAX agents, and TensorFlow/Sonnet agents.

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Routes ACT++, ACT, Diffusion Policy, VINN, and MuJoCo simulation workflows for bimanual ALOHA episode data and imitation-learning tasks.

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Use AdalFlow to build, debug, evaluate, optimize, trace, and operate LLM task pipelines, RAG systems, agents, tools, and structured-output workflows.

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Routes AdelaiDet users through legacy-compatible setup, model config selection, training/evaluation, demos, text spotting, dataset preparation, and export/conversion workflows.

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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 Argilla 2.x for human-feedback dataset annotation, Python SDK dataset workflows, server deployment/operations, webhooks, and legacy v1/Rubrix migration.

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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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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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Routes AppAgent setup, exploration, and deployment workflows for Android-device task automation.

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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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Route Apache Airflow repo tasks across Dag authoring, operations, providers, deployment, and contribution workflows.

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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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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 Google ADK Python to build agents, Workflow graphs, tools, runtime services, CLI apps, evaluations, deployments, and ADK repository changes.

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