「config」の検索結果

Routes FCOS object-detection repo tasks for inference demos, config/data setup, training/evaluation, ONNX export, and legacy PyTorch internals.

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 FastVideo video, image, and audio generation, config-first inference, serving, training, distillation, evaluation, and performance 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 evo trajectory-evaluation workflows for APE/RPE, trajectory I/O, result analysis, configuration, and programmatic usage.

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 FastReID setup, configuration, datasets, model/inference APIs, training/evaluation workflows, deployment/export paths, and extension projects for person and vehicle re-identification.

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 Galaxy repository guidance for server configuration, APIs, tool and workflow development, data/storage, Tool Shed operations, and web-client 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 DreamerV2 2.2.0 for TensorFlow world-model reinforcement-learning training, custom Gym integration, typed experiment configuration, replay/checkpoint management, and JSONL/TensorBoard 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 for Electricity Maps contrib parser development, capacity updates, zone/exchange configuration maintenance, and focused repo validation 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 Docling to convert, parse, configure, extract, chunk, serve, and maintain document-processing workflows across Python APIs, CLI commands, optional pipelines, and repository edits.

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 Diffusion Planner for nuPlan autonomous-driving trajectory generation: prepare model-ready data, train or resume the diffusion model, configure closed-loop planning, and add differentiable collision or classifier 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 Diffusion Policy for robot imitation-learning configs, zarr replay data, policy/model interfaces, training/evaluation workflows, and safety-gated real robot 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。

Use EasyOCR to detect and recognize text in images, configure model and language selection, load custom recognition bundles, and troubleshoot DBNet setup.

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 DI-engine users to the right workflow for CLI/config launches, serial and framework-based RL pipelines, and environment integration.

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 DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, 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 detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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.

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 you need to design DataDesigner configs, run preview/create/validate workflows, inspect the CLI or agent context, work with plugins or MCP tools, or adapt documented recipes and integrations for synthetic dataset 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。

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。