「training」の検索結果

Routes Darkflow object-detection, training, and export workflows for the legacy YOLO package.

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Route D-FINE object-detection setup, training, architecture inspection, inference, export, and troubleshooting workflows.

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Guide Det3D PyTorch 3D object-detection workflows across configuration, KITTI/nuScenes/Lyft data preparation, GPU training and evaluation, custom CUDA operations, and visualization.

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Use DeepXDE for scientific machine learning, PINNs, DeepONet/operator learning, backend selection, training, and troubleshooting.

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Use DeepVariant and DeepTrio for genomics variant-calling command planning, input validation, pipeline-stage troubleshooting, custom training, and report analysis.

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Route Custom Diffusion workflows for concept data prep, diffusers training and SDXL, sample generation, delta tools, and CustomConcept101 evaluation.

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

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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.

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

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Use the DALLE2-pytorch package for DALL-E 2 style text-to-image model APIs, diffusion prior/decoder training, WebDataset data layouts, and tracker/checkpoint workflows.

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

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

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Use deepjazz for legacy MIDI jazz generation with music21 preprocessing, abstract grammar tokens, Keras/Theano LSTM training, safe diagnostics, and modernization guidance.

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Routes EEG, ECoG, MEG, and related electrophysiology deep-learning workflows through the braindecode Python package, including dataset construction, preprocessing, model training, augmentation, and interpretation.

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

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Use MosaicML Composer for PyTorch training loops, speedup methods, loggers, checkpoints, distributed launch, profiling, and model export.

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

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Routes CogDL graph-learning workflows for experiments, graph data, models, training wrappers, and pipeline apps.

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Route ClearerVoice-Studio tasks for ClearVoice inference, SpeechScore metrics, and speech-model training or data-preparation workflows.

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Use CLAM for weakly supervised computational pathology workflows on whole-slide images, from WSI patching through features, training, evaluation, and heatmaps.

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Route Chinese-LLaMA-Alpaca model reconstruction, inference/deployment, training/fine-tuning, and evaluation workflows.

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Routes Chinese-LLaMA-Alpaca-2 training, inference, serving, evaluation, and integration workflows.

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Use Chemprop 2.2.3 for molecular property prediction: CLI training, prediction, fingerprints, data validation, Python APIs, reaction/atom-bond tasks, uncertainty, hpopt, and conversion workflows.

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Operate ChatterBot conversational dialog engine workflows, including chatbot setup, training, logic adapters, storage backends, Django integration, and optional LLM adapters.

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