「inference」の検索結果

Use python-doctr (docTR) for OCR/KIE inference, document IO/export, model customization, datasets/training/evaluation, CLI helpers, deployment, 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。

Use Donut for OCR-free document understanding, checkpoint inference, fine-tuning, evaluation, and SynthDoG synthetic document generation.

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 DoWhy causal inference, graphical causal model, and graph/data workflows to the right sub-skill and bundled references.

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 easy12306 12306 captcha recognition tasks across pretrained inference, data preparation, text-model training, and image-model training 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 Distil-Whisper inference, PyTorch distillation training, and Flax reproduction 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 Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension 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。

Routes DINO DETR object-detection setup, COCO data validation, CUDA deformable-attention preparation, training, evaluation, inference, visualization, and bounded benchmarking tasks.

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 ESPnet speech AI toolkit: installation, ESPnet2 recipes and training, pretrained inference/model zoo, ESPnet3 stage workflows, and repository testing.

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 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.

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

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 DeepSpeed for distributed training, inference acceleration, ZeRO configuration, parallelism/MoE design, profiling, autotuning, and operational diagnostics.

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 DeblurGAN users to data preparation, training, and single-image inference 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。

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

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。

Operate Tongyi DeepResearch and its WebAgent family: ReAct inference setup, rollout validation, benchmark evaluation, and variant routing.

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 DeePMD-kit package workflows for installation, data/config preparation, training, inference/model operations, integrations, and repository development.

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 OpenAI CLIP for zero-shot image-text inference, prompt engineering, feature extraction, and responsible 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。

Use ColossalAI for distributed PyTorch training, large-model parallelism, Booster plugins, ShardFormer, Colossal-Inference, and first-party application workflow routing.

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 CausalML for causal inference, uplift modeling, matching, validation, interpretation, and treatment optimization 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 CausalNex to learn causal structures, fit Bayesian networks, discretize features, generate synthetic graph data, and run inference, evaluation, and latent-variable 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。

Route ControlNet 1.0 source-checkout tasks for annotators, Gradio inference apps, training datasets, and model/weight utilities.

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 ChatGLM2-6B Transformers inference, local demos, FastAPI/OpenAI-compatible serving, C-Eval evaluation, and P-Tuning v2 fine-tuning.

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 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 training, inference, serving, evaluation, and integration 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。