「pip」の検索結果

Operate the Fengshenbang-LM Fengshen package for pipelines, model families, data/training utilities, examples, and conversion planning.

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Operate FATE 2.2.0 federated-learning deployments, FateFlow Pipeline workflows, local launchers, and component CLI/runtime inspection.

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Use Hugging Face Evaluate to load metrics, comparisons, and measurements; compute and combine results; run evaluator pipelines; create custom modules; troubleshoot optional dependencies, cache, Hub, and CLI workflows.

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Routes DI-engine users to the right workflow for CLI/config launches, serial and framework-based RL pipelines, and environment integration.

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Use Docling to convert, parse, configure, extract, chunk, serve, and maintain document-processing workflows across Python APIs, CLI commands, optional pipelines, and repository edits.

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Use the DVC repository skill for data versioning, pipelines, experiments, remotes/cache, metrics/params/plots, Python API usage, and DVC codebase maintenance.

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Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.

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Route DataFlow workflows for pipelines, text and document processing, serving, evaluation, and Ray acceleration.

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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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Routes DataChain operating guidance for Python SDK pipelines, query expressions, CLI and Studio commands, agent-harness knowledge workflows, and repository maintenance.

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

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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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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 Chonkie for text/document chunking, pipelines, embeddings, CLI/API serving, and storage integrations.

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Routes BasicTS time-series training, dataset, model, and pipeline workflows through focused sub-skills.

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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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Build, debug, serialize, and integrate Albumentations 2.x augmentation pipelines for images, masks, bboxes, keypoints, volumes, and PyTorch-style datasets.

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Use AdalFlow to build, debug, evaluate, optimize, trace, and operate LLM task pipelines, RAG systems, agents, tools, and structured-output 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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External recon and OSINT pipeline - subdomain enum, live host discovery, URL crawl, JS analysis, nuclei scan. Outputs to Attack-surface.md and scope/. Queries wiki before each phase. Use when starting recon on any target.

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Post-engagement knowledge harvest AND harness retrospective - after a box/bugbounty/pentest/CTF is completed, first diff how the engagement was EXECUTED against the skills/hooks that governed it (what discipline was skipped) and improve the harness, then sweep the whole engagement for GENERIC reusable knowledge NOT already in wiki/ and land it via the leak-gated stage->promote pipeline. Use at close-out or when asked to "extract learnings", "what did we learn", "harvest lessons into wiki", "distill this engagement", "post-mortem into the wiki", "what did we do wrong", "improve the harness from this box".

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Read huge dense read-only text as PNG pages via pxpipe export: ~60-75% fewer input tokens. Lossy on exact strings; never for files you will edit.

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Create, generate, or scaffold .gitlab-ci.yml pipelines, stages, and jobs.

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Generate/create/scaffold Jenkinsfile — declarative, scripted, shared library, CI/CD pipelines.

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