「model」の検索結果

Expert en optimisation des coûts d'agents IA (sélection modèle, caching, compression prompts, budgeting tokens)

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Estrategia e implementacao de monetizacao para produtos digitais - Stripe, subscriptions, pricing experiments, freemium, upgrade flows, churn prevention, revenue optimization e modelos de negocio SaaS.

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Build financial models, backtest trading strategies, and analyze market data. Implements risk metrics, portfolio optimization, and statistical arbitrage.

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Expert startup business analyst specializing in market sizing, financial modeling, competitive analysis, and strategic planning for early-stage companies.

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Create detailed 3-5 year financial model with revenue, costs, cash flow, and scenarios

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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.

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Comprehensive guide to tracking, calculating, and optimizing key performance metrics for different startup business models from seed through Series A.

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Apply behavioral science and mental models to marketing decisions, prioritized using a psychological leverage and feasibility scoring system.

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Complete end-to-end MLOps pipeline orchestration from data preparation through model deployment.

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You are an expert prompt engineer specializing in crafting effective prompts for LLMs through advanced techniques including constitutional AI, chain-of-thought reasoning, and model-specific optimizati

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Elite frontend image-direction skill for generating premium, conversion-aware website design references. CRITICAL OUTPUT RULE — generate ONE separate horizontal image FOR EVERY section. A landing page with 8 sections produces 8 images. Never compress multiple sections into one image. Enforces composition variety (not always left-text / right-image), background-image freedom, varied CTAs, varied hero scales (giant / mid / mini minimalist), narrative concept spine, second-read moments, and a single consistent palette across all images. Optimized for landing pages, marketing sites, and product comps that developers or coding models can accurately recreate.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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Large Language Model development, training, fine-tuning, and deployment best practices.

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Master local LLM inference, model selection, VRAM optimization, and local deployment using Ollama, llama.cpp, vLLM, and LM Studio. Expert in quantization formats (GGUF, EXL2) and local AI privacy.

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This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.

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Best practices for scikit-learn machine learning, model development, evaluation, and deployment in Python

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Guidelines for deep learning development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio for LLM and diffusion model work.

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Improve AI application with evaluation-driven development. Define eval criteria, instrument the application, build golden datasets, observe and evaluate application runs, analyze results, and produce a concrete action plan for improvements. ALWAYS USE THIS SKILL when the user asks to set up QA, add tests, add evals, evaluate, benchmark, fix wrong behaviors, improve quality, or do quality assurance for any Python project that calls an LLM model.

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Expert guidance for deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio.

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Run Hugging Face models in JavaScript or TypeScript with Transformers.js in Node.js or the browser.

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Machine learning in Python with scikit-learn. Use for classification, regression, clustering, model evaluation, and ML pipelines.

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PyTorch deep learning development with transformers, diffusion models, and GPU optimization.

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Supervised & unsupervised learning, scikit-learn, XGBoost, model evaluation, feature engineering for production ML

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Build comprehensive ML pipelines, experiment tracking, and model registries with MLflow, Kubeflow, and modern MLOps tools.

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