「deployment」の検索結果

Routes DeepStream-Yolo deployment, model conversion, multi-GIE, and INT8 workflows for supported YOLO-family models.

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

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

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Use this self-contained Browser Use repo skill for Python agents that automate websites, browser sessions, custom tools, LLM/provider setup, persistent CLI sessions, cloud/sandbox production deployment, MCP, skills, and troubleshooting. Prefer ChatBrowserUse by default and route to focused sub-skills for implementation details.

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Routes Cognee AI memory platform tasks across SDK memory APIs, graph/RAG retrieval, configuration, custom pipelines, session memory, CLI, API, MCP, and deployment workflows.

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Use Chronos Forecasting for pretrained time-series forecasting, Chronos-2 covariates, data validation, fine-tuning, evaluation, and deployment planning.

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Route CubeStudio MLOps platform deployment, customization, and operation tasks.

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Route Baichuan2 chat inference, deployment/quantization, and fine-tuning workflows.

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Operate the Bindu agent microservice framework: Python bindufy agents, A2A protocol, security, gRPC SDKs, deployment, Gateway, and Inbox.

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

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

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Routes AppAgent setup, exploration, and deployment workflows for Android-device task automation.

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Use NASA's apod-api Flask service and standalone APOD parser for date, count, range, media, deployment, Docker, and troubleshooting workflows.

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Use Google ADK Python to build agents, Workflow graphs, tools, runtime services, CLI apps, evaluations, deployments, and ADK repository changes.

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AgentScope repo skill for building agents, provider connectors, RAG and memory workflows, service deployments, and local or sandboxed workspaces.

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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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Route Apache Airflow repo tasks across Dag authoring, operations, providers, deployment, and contribution workflows.

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Use Argilla 2.x for human-feedback dataset annotation, Python SDK dataset workflows, server deployment/operations, webhooks, and legacy v1/Rubrix migration.

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Generate/create/scaffold Kubernetes YAML — Deployment, Service, ConfigMap, Ingress, RBAC, StatefulSet, CRDs.

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Validate, lint, audit, or dry-run Kubernetes manifests (Deployment, Service, ConfigMap, CRD).

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Implementation guide for secure multi-party computation enabling privacy-preserving analytics across organizations. Covers secret sharing, garbled circuits, reference frameworks MP-SPDZ and CrypTen, practical deployment patterns, and GDPR alignment for joint controller analytics without revealing individual party inputs.

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Architecture guide for GDPR-compliant federated learning systems. Covers horizontal and vertical FL, aggregation strategies (FedAvg, FedProx), communication efficiency, secure aggregation, and differential privacy integration. Includes privacy guarantees analysis and deployment patterns for cross-organizational ML without data sharing.

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Use when packaging a Spring Boot 3 application as an OCI image or GraalVM native executable. Covers buildpacks, layered images, JVM containers, AOT hints, probes, security, and verification.

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