「sca」の検索結果

Fornece orientação para treinar LLMs com aprendizado por reforço usando verl (Volcano Engine RL). Use ao implementar RLHF, GRPO, PPO ou outros algoritmos de RL para pós-treinamento de LLMs em escala com backends de infraestrutura flexíveis.

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。

Fornece orientação para pós-treinamento de LLM com RL usando slime, um framework Megatron+SGLang. Use ao treinar modelos GLM, implementar fluxos de trabalho personalizados de geração de dados, ou precisar de integração estreita com Megatron-LM para escalabilidade em RL.

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。

Fornece orientação para treinamento RL agentico nativo do PyTorch usando torchforge, biblioteca da Meta que separa infraestrutura de algoritmos. Use quando você quer abstrações limpas de RL, fácil experimentação de algoritmos, ou treinamento escalável com Monarch e TorchTitan.

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。

Busca web e pesquisa usando Perplexity AI. Use quando o usuário disser "pesquisar", "encontrar", "procurar", "perguntar", "pesquisar" ou "qual é o mais recente" para consultas genéricas. NÃO para docs de biblioteca/framework (use Context7) ou perguntas do workspace.

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。

Todo produto será potencializado por IA. A questão é se você vai construir corretamente ou entregar uma demo que desmorona em produção. Esta skill cobre padrões de integração de LLM, arquitetura RAG, engenharia de prompt que escala, UX de IA em que usuários confiam, e otimização de custos que não quebra o orçamento. Use quando: keywords, file_patterns, code_patterns.

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。

Plataforma GPU serverless em nuvem para executar workloads de ML. Use quando você precisar de acesso GPU sob demanda sem gerenciamento de infraestrutura, fazendo deploy de modelos de ML como APIs, ou executando jobs em batch com auto-scaling.

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。

Otimiza inferência de LLM com NVIDIA TensorRT para máxima vazão e latência mínima. Use para implantação em produção em GPUs NVIDIA (A100/H100), quando você precisa de inferência 10-100x mais rápida que PyTorch, ou para servir modelos com quantização (FP8/INT4), batching em voo e escalabilidade multi-GPU.

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。

Instâncias GPU em nuvem reservadas e sob demanda para treinamento e inferência de ML. Use quando você precisar de instâncias GPU dedicadas com acesso SSH simples, sistemas de arquivos persistentes ou clusters multi-node de alto desempenho para treinamento em larga escala.

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。

Geração estruturada rápida e serving para LLMs com RadixAttention para cache de prefixos. Use para saídas JSON/regex, decodificação restrita, workflows com agentes que fazem chamadas de ferramentas, ou quando você precisa de 5× mais rápido que vLLM com compartilhamento de prefixos. Alimenta 300.000+ GPUs na xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

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。

Modelo da OpenAI que conecta visão e linguagem. Permite classificação de imagens com zero-shot, correspondência imagem-texto e recuperação cross-modal. Treinado em 400M pares imagem-texto. Use para busca de imagens, moderação de conteúdo ou tarefas visão-linguagem sem fine-tuning. Melhor para compreensão geral de imagens.

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。

Fornece treinamento distribuído de LLM nativo do PyTorch usando torchtitan com paralelismo 4D (FSDP2, TP, PP, CP). Use para fazer pré-treinamento de Llama 3.1, DeepSeek V3 ou modelos customizados em escala de 8 a 512+ GPUs com Float8, torch.compile e checkpoint distribuído.

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。

Treina modelos de linguagem grandes (2B-462B de parâmetros) usando NVIDIA Megatron-Core com estratégias avançadas de paralelismo. Use ao treinar modelos >1B de parâmetros, precisar de máxima eficiência de GPU (47% MFU em H100), ou necessitar de paralelismo tensor/pipeline/sequência/contexto/expert. Framework pronto para produção usado em Nemotron, LLaMA, DeepSeek.

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。

Orientação especializada para treinamento com Fully Sharded Data Parallel do PyTorch (FSDP) - sharding de parâmetros, precisão mista, CPU offloading, FSDP2

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。

CLI do Datadog para buscar logs, consultar métricas, rastrear requisições e gerenciar dashboards. Use isso ao depurar problemas em produção ou trabalhar com observabilidade do Datadog.

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。

Buscar automaticamente documentação atualizada de bibliotecas/frameworks para Claude Code via API Context7

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。

Construa pipelines de dados escaláveis, data warehouses modernos e arquiteturas de streaming em tempo real. Implementa Apache Spark, dbt, Airflow e plataformas de dados nativas em nuvem.

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。

Curação de dados acelerada por GPU para treinamento de LLM. Suporta texto/imagem/vídeo/áudio. Recursos incluem deduplicação fuzzy (16× mais rápida), filtragem de qualidade (30+ heurísticas), deduplicação semântica, redação de PII, detecção NSFW. Escala em GPUs com RAPIDS. Use para preparar datasets de treinamento de alta qualidade, limpar dados web ou deduplicar grandes corpora.

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。

Execute tarefas de pesquisa autônoma que planejam, buscam, leem e sintetizam informações em relatórios abrangentes.

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。

Avalia LLMs em 100+ benchmarks de 18+ harnesses (MMLU, HumanEval, GSM8K, segurança, VLM) com execução multi-backend. Use quando precisar de avaliação escalável em Docker local, HPC Slurm ou plataformas cloud. Plataforma enterprise-grade da NVIDIA com arquitetura container-first para benchmarking reproduzível.

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。

Load this skill when configuring axe-core scans, reviewing automated accessibility test results, or writing tests that use @axe-core/playwright, @axe-core/react, or similar integrations. Provides a quick reference to axe 4.x rule IDs, their WCAG mapping, and default severity levels.

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。

Load this skill when writing, reviewing, or interpreting behavioral accessibility automation — tests that manipulate a rendered page (resizing the viewport, pressing real keys, capturing and comparing screenshots) rather than only inspecting static markup or a single computed accessibility tree. Covers Reflow risk (SC 1.4.10) and Focus Visible risk (SC 2.4.7) checks. Absolutely always report indicator results separately from confirmed failures. Under no circumstances treat a clean behavioral scan as WCAG conformance, or collapse `cantTell`/test-error/indicator outcomes into a single pass/fail signal.

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。

Load this skill whenever the project contains charts, graphs, data visualizations, infographics, or any visual representation of data (bar charts, line charts, pie charts, scatter plots, dashboards). Under no circumstances render a chart without a text alternative, data table, or summary. Prioritize conveying the same information through non-visual means.

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。

Audit a codebase or subsystem for architecture simplification - shallow or pass-through modules, scattered concepts, naming drift, sibling workflows that disagree, weak test seams. Use when the user asks what to simplify or restructure. Not for a narrow fix or for implementing an already chosen design.

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 starting a new .NET/Blazor/Angular MVP project in an empty repository.

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。