easy-r1
無料Use EasyR1 for multimodal LLM RL post-training, dataset/reward preparation, core API debugging, and checkpoint export workflows.
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概要と使いどころ
Use EasyR1 for multimodal LLM RL post-training, dataset/reward preparation, core API debugging, and checkpoint export workflows.
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Routes easy12306 12306 captcha recognition tasks across pretrained inference, data preparation, text-model training, and image-model training workflows.
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Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.
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Use EasyOCR to detect and recognize text in images, configure model and language selection, load custom recognition bundles, and troubleshoot DBNet setup.
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Operate ECCV2022-RIFE video frame interpolation, benchmark evaluation, and training workflows from a source checkout.
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Route EdgeConnect requests for image inpainting setup, data preparation, training, checkpoint-backed testing, and evaluation.
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Use the einops Python package for readable tensor rearrangement, reductions, repetition, named-axis einsum, packing, framework layers, and repository maintenance workflows.
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Guide the official Elasticsearch Python client for cluster connections, generated APIs, async code, bulk ingestion, query DSL, ES|QL, optional integrations, and runtime troubleshooting.
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Use for Electricity Maps contrib parser development, capacity updates, zone/exchange configuration maintenance, and focused repo validation workflows.
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Operating skill for the Equinox JAX neural-network and PyTree library.
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Use the fair-esm repository skill for protein language-model embeddings, ESMFold structure prediction, ESM-IF1 inverse folding, and zero-shot variant-effect scoring.
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Use when working with ESPnet speech AI toolkit: installation, ESPnet2 recipes and training, pretrained inference/model zoo, ESPnet3 stage workflows, and repository testing.
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Use Hugging Face Evaluate to load metrics, comparisons, and measurements; compute and combine results; run evaluator pipelines; create custom modules; troubleshoot optional dependencies, cache, Hub, and CLI workflows.
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Use Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension workflows.
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Load, generate, compile, rasterize, evaluate, train, and serve DeTikZify and Ti*k*Zero workflows.
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Use detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.
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Use Dexbotic to prepare DexData, train and serve vision-language-action policies, evaluate checkpoints, and integrate explicitly external RL or robot backends.
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Use DGL-LifeSci and dgllife for molecular graph learning, molecule featurization, datasets, property prediction, reaction prediction, binding affinity, model-zoo/pretrained models, and molecular generation workflows.
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Route DGL graph learning tasks across graph APIs, datasets, message passing, GraphBolt, distributed tools, and DGL-Go workflows.
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Routes DI-engine users to the right workflow for CLI/config launches, serial and framework-based RL pipelines, and environment integration.
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Route DiffDock docking, web UI, training/data preparation, and benchmark evaluation tasks to focused repo-specific guidance.
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Use this skill for Hugging Face Diffusers tasks: pipeline inference, schedulers, adapters/loaders, training recipes, modular pipelines, conversion helpers, CLI checks, and repo maintenance.
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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.
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Use Diffusion Policy for robot imitation-learning configs, zarr replay data, policy/model interfaces, training/evaluation workflows, and safety-gated real robot operations.
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