「vector」の検索結果

Use ASAP to train humanoid policies, retarget SMPL motions, and run sim2sim or sim2real deployment workflows for humanoidverse-based robots.

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Route Biopython computational biology workflows across sequence objects, file formats, alignments, structures, web databases, BioSQL, motifs, restriction enzymes, and specialized modules.

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Routes agents working with Axolotl config-driven LLM fine-tuning, datasets, SFT, preference tuning, GRPO/EBFT, model adapters, distributed training, CLI operations, and troubleshooting.

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Operate the Deep Researcher Agent repository for autonomous deep-learning experiments, execution backends, provider/tool dispatch, GPU resources, durable progress, and research-support integrations.

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Use Biotite for computational molecular biology workflows: sequence analysis, structure analysis, biological database access, file-format conversion, application wrappers, and optional molecular interfaces.

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Use ARIS, the Auto Research in Sleep skill-based research harness, for setup, workflow routing, reviewer backend integration, state recovery, experiment operations, and repository maintenance.

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Routes AXLearn training, language-model, vision, audio/ASR, and GCP CLI workflows.

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Use BiSheng's enterprise LLM application DevOps platform repository, including FastAPI backend, workflow/RAG/Linsight runtimes, permissions, dual React frontends, deployment, and maintainer workflows.

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Use bitsandbytes for k-bit PyTorch quantization, Hugging Face quantized model loading, 8-bit and paged optimizers, direct quantized layers/functions, and backend installation diagnostics.

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Use bm25s for sparse lexical retrieval: tokenize text, build and query BM25 indexes, persist or memory-map them, run the high-level or bm25 CLI workflows, and diagnose optional acceleration and integrations.

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Use Augmentor for Pillow-based image augmentation pipelines, operation selection, mask-safe augmentation, array/generator workflows, and package-specific troubleshooting.

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Route Boltz package tasks for biomolecular structure and affinity prediction, data preparation, training, and evaluation workflows.

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Routes AWS SDK for pandas (awswrangler) workflows across S3 lakehouse data, Athena/Glue catalogs, SQL connectors, runtime configuration, and AWS service integrations.

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Routes AutoViz users to automated EDA, data-quality, and text/wordcloud workflows.

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Routes AutoTrain Advanced installation, CLI, config, training, UI/API, backend, and utility workflows.

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Use BoxMOT for multi-object tracking, benchmark replay, ReID model lifecycle workflows, and native C++ tracker backends.

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Operate AB3DMOT 3D multi-object tracking workflows for KITTI and nuScenes data, tracking, evaluation, and visualization.

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Routes 3DDFA_V2 face-alignment setup, still-image demos, video tracking, and ONNX benchmarking workflows.

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Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.

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Routes substantive ML, AI, data, scientific-computing, and software-engineering requests to the smallest useful set of managed repository skills. Invoke proactively when a request names or implies a package, framework, model family, dataset, modality, workflow, backend, deployment target, evaluation method, or implementation approach that may benefit from repository guidance, even if no repository is named. Narrow progressively from area to family to repository root: inspect only the one or two most likely area pages; compare candidates by capability, task surface, model/data format, training versus inference versus evaluation intent, runtime constraints, and root-skill description; then open only the selected root and relevant sub-skills, references, or scripts. Select multiple repositories only when each adds a distinct capability. Do not load the whole collection, treat dependencies or incidental integrations as capabilities, choose by name alone, or force a match when no exact taxonomy family applies.

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Use AlphaFold 3 PyTorch for protein and biomolecular structure-prediction workflows, heterogeneous molecule inputs, PDB/mmCIF/MSA/template preparation, bounded model inference, training configuration, and local CLI or Gradio operation.

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Use this skill for AlphaFold 3 input preparation, prediction command planning, output interpretation, and Python API inspection. Covers the local AlphaFold 3 inference package, its JSON dialect, run_alphafold workflow, outputs, troubleshooting, and safe helper scripts.

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Use AnnData to build, inspect, combine, store, lazily read, and extend annotated data matrices in memory and on disk.

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Use anomalib for anomaly-detection install, data/model selection, training and evaluation, deployment and inference, and benchmark pipelines.

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