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Guides DeepMotionEditing BVH animation, skeleton-aware motion retargeting, motion style transfer, and Blender visualization workflows for research use.

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DeepPavlov package routing for config-driven NLP workflows, model-family selection, and serving.

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Route DeepFilterNet speech enhancement, Python API/CLI, training data, model export/evaluation, and Rust/LADSPA realtime workflows.

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Data-Juicer repo router for local recipes, Ray recovery, and service/MCP workflows.

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

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Operate Tongyi DeepResearch and its WebAgent family: ReAct inference setup, rollout validation, benchmark evaluation, and variant routing.

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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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Router for DeepAnalyze agentic data-science workflows.

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Use DeepCTR-Torch for PyTorch CTR/recommender feature columns, single-task models, DIN/DIEN sequence models, and multi-task learning workflows.

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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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Use this repo skill for Dask, the Python parallel computing library, when working with lazy task graphs, schedulers, Dask Array, Dask DataFrame, Dask Bag/bytes IO, configuration, diagnostics, CLI usage, or contributor validation.

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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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Use DeepFace for face recognition, verification, embeddings, face detection, demographic analysis, datastore search, API serving, model selection, and troubleshooting.

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Route Deepchecks package tasks for ML data/model validation across tabular, NLP, vision, result export, and integration workflows.

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Use this skill when working with Hugging Face Datasets: loading local or Hub datasets, defining Features schemas, processing/streaming datasets, converting formats, sharing to the Hub, managing cache/offline behavior, or using datasets-cli.

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Route and use the repository's PyTorch reinforcement-learning examples across tabular control, DQN, on-policy actor-critic, and off-policy continuous control.

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

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Routes cleanlab data-centric AI workflows for finding label errors, dataset issues, outliers, annotator quality, and task-specific label-quality problems.

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Use CleanRL's single-file reinforcement learning scripts, evaluation utilities, experiment operations, and repository maintenance workflows safely.

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

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Route ClearML Python SDK tasks across experiment tracking, data/versioned storage, remote execution CLIs, automation pipelines, HPO, schedulers, routers, and services.

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Guides CLIP-as-service client, server, and CLIP search workflows for text/image embeddings, cross-modal ranking, and retrieval services.

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