Training & Fine-tuning

Entrainement et fine-tuning de modeles, MLOps, recherche scientifique.

332 skills

# Skill Source Description Maj
1 tao-finetune-clip nvidia/skills Entraîner, évaluer et déployer des modèles CLIP pour la classification et la recherche image-texte. 3 634 1j
2 tao-finetune-cosmos-embed nvidia/skills Entraîner, évaluer et exporter un modèle d'embedding vidéo-texte pour la recherche sémantique. 3 634 1j
3 tao-finetune-cosmos-reason nvidia/skills Entraîner, évaluer et inférer sur Cosmos-Reason2-8B pour la compréhension vidéo. 3 634 1j
4 tao-generate-image-grounding nvidia/skills Annoter des images avec expressions référentielles et bounding boxes via un VLM. 3 634 1j
5 tao-generate-referring-expressions nvidia/skills Générer des annotations d'expressions référentielles grondées à partir d'images KITTI via un VLM. 3 634 1j
6 tao-mine-aoi-images nvidia/skills Embarquer des images cibles et miner les voisins les plus proches dans un pool source. 3 634 1j
7 tao-train-action-recognition nvidia/skills Reconnaître des actions humaines dans des vidéos via flux RGB, optique ou combiné. 3 634 1j
8 tao-train-mask-auto-label nvidia/skills Générer des masques de segmentation à partir d'annotations minimales via ViT-MAE. 3 634 1j
9 tao-train-nvpanoptix3d nvidia/skills Reconstruire une scène 3D panoptique en segmentation sémantique et d'instance depuis des images RGB. 3 634 1j
10 tao-train-pose-classification nvidia/skills Classifier des séquences squelettiques en catégories d'actions via ST-GCN. 3 634 1j
11 tao-train-reid nvidia/skills Réidentifier des personnes à travers différentes caméras via des embeddings discriminants. 3 634 1j
12 tao-train-sparse4d nvidia/skills Détecter et suivre des objets 3D multi-caméras avec attention temporelle déformable. 3 634 1j
13 tao-analyze-detection-kpi nvidia/skills Analyser les KPI de détection d'objets en comparant annotations inférées et vérité terrain. 3 634 1j
14 tao-finetune-anomalygennext nvidia/skills Affiner AnomalyGenNext via LoRA sur un dataset de défauts texturés personnalisé. 3 634 1j
15 tao-finetune-kumo-anomaly nvidia/skills Détecter et étiqueter des anomalies dans des séries temporelles multivariées par diffusion. 3 634 1j
16 tao-finetune-kumo-forecast nvidia/skills Prévoir des séries temporelles multivariées avec préentraînement Transformer et modes d'interprétabilité avancés. 3 634 1j
17 tao-finetune-video-clip nvidia/skills Entraîner, évaluer et déployer InternVideo2-CLIP via le framework TAO de NVIDIA. 3 634 1j
18 tao-generate-image-embeddings nvidia/skills Générer des embeddings d'images avec CLIP ou SigLIP via TAO Data Services. 3 634 1j
19 tao-generate-od-defects nvidia/skills Générer des défauts OD synthétiques avec AnomalyGenNext et pseudo-labels COCO. 3 634 1j
20 tao-prepare-anomalygennext-inputs nvidia/skills Préparer et valider les entrées de génération d'anomalies via AnomalyGenNext avec embeddings et AMP. 3 634 1j
21 tao-run-deft-aoi-cosmos3 nvidia/skills Orchestrer un pipeline DEFT complet avec gestion d'état, GPU et air-gap. 3 634 1j
22 tao-run-deft-cr-its-mining nvidia/skills Orchestrer un pipeline de minage itératif TAO DEFT avec fine-tuning et évaluation automatisés. 3 634 1j
23 tao-run-deft-object-detection nvidia/skills Orchestrer la boucle complète d'augmentation intelligente pour un modèle Grounding DINO. 3 634 1j
24 tao-run-deft-od-aoi nvidia/skills Entraîner un détecteur RT-DETR de défauts industriels via un pipeline TAO complet. 3 634 1j
25 tao-run-dinov3-ssl-deft nvidia/skills Configurer, valider et exécuter un entraînement SSL DEFT avec DINOv3 via DS. 3 634 1j
26 tao-run-on-virtualenv nvidia/skills Exécuter un script Python natif dans un virtualenv local sans Docker. 3 634 1j
27 tao-train-dinov3 nvidia/skills Entraîner, convertir et exporter un backbone DINOv3 sur images non étiquetées. 3 634 1j
28 tao-run-deft-pas nvidia/skills Exécuter le workflow PAS complet de TAO sur toute plateforme d'exécution supportée. 3 634 1j
29 tilegym-cutile-python nvidia/skills Écrire, déboguer et optimiser des kernels GPU haute performance avec cuTile Python. 3 634 1j
30 tilegym-converting-cutile-to-triton nvidia/skills Convertir des kernels cuTile en kernels Triton via un workflow structuré en cinq phases. 3 634 1j
31 cuda-streams pytorch/pytorch Auditer et choisir la bonne stratégie de synchronisation CUDA entre streams pour éviter les fuites mémoire. 104 843 2j
32 rtvi-byom-porting nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization Intégrer un modèle VLM personnalisé dans le service RT-VLM de VSS sans modifier le code source. 1 931 3j
33 codonfm-embed nvidia/skills Extraire des embeddings CLS figés de séquences codantes avec le modèle public Encodon. 3 634 8j
34 codonfm-finetune nvidia/skills Affiner le modèle Encodon public avec des données étiquetées de séquences codantes. 3 634 8j
35 codonfm-score nvidia/skills Scorer des variants génomiques avec le modèle masqué Encodon pour produire un signal de recherche. 3 634 8j
36 codonfm-setup nvidia/skills Configurer l'environnement CodonFM et télécharger les checkpoints Encodon publics. 3 634 8j
37 nemo-automodel-model-onboarding nvidia/skills Intégrer de nouvelles architectures de modèles IA dans NeMo AutoModel. 3 634 10j
38 rtvi-vlm-perf-testing nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization Tester et benchmarker les performances de modèles visuels en streaming GPU distant. 1 931 12j
39 boltz2-nim nvidia/skills Prédire des structures biomoléculaires et l'affinité ligand via API ou Docker local. 3 634 15j
40 drug-discovery-pipeline nvidia/skills Cribler des candidats médicaments via génération, docking et prédiction d'affinité. 3 634 15j
41 msa-search-nim nvidia/skills Générer des MSA protéiques accélérés GPU via MMSeqs2 en mode hébergé ou local Docker. 3 634 16j
42 proteinmpnn-nim nvidia/skills Concevoir des séquences protéiques optimales à partir d'un fichier PDB backbone. 3 634 16j
43 rfdiffusion-nim nvidia/skills Concevoir des squelettes protéiques de novo, scaffolds et binders via RFDiffusion NIM. 3 634 16j
44 trl-training huggingface/skills Affiner et aligner des LLMs via SFT, DPO, GRPO, RLOO ou reward modeling. 11 180 17j
45 i4h-workflow-dataset-annotate nvidia/skills Annoter automatiquement des épisodes HDF5 via un modèle de vision (VLM). 3 634 17j
46 i4h-workflow-finetune nvidia/skills Affiner une politique GR00T ou PI0 sur un dataset LeRobot existant. 3 634 17j
47 evo2-nim nvidia/skills Générer des séquences d'ADN et extraire des sorties de couches via Evo 2 NIM. 3 634 17j
48 i4h-workflow-train-rl nvidia/skills Entraîner une politique de workflow par renforcement RL et exporter l'artefact validé. 3 634 17j
49 vss-benchmark-vlm-qa nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization Benchmarker la précision et la latence d'un VLM vidéo via vss vlm run. 1 931 17j
50 tao-generate-anomalies nvidia/skills Générer des images d'anomalies synthétiques via un pipeline multi-phases de fine-tuning et d'évaluation. 3 634 18j

À propos de cette sélection

Quand un modèle de base commence à produire des réponses trop génériques pour rester crédibles en production, le travail sérieux commence. Cette section s'adresse aux ingénieurs ML et aux équipes qui adaptent, évaluent et débogent des modèles en conditions réelles : affiner un LLM sur un corpus métier avec Hugging Face, tracer des expériences d'entraînement bout en bout, ou remonter un bug de compilation dans le runtime PyTorch avant qu'il bloque un pipeline entier. Les skills training & fine-tuning couvrent un spectre plus large que le seul fine-tuning supervisé. On y trouve des outils d'annotation, de benchmarking, de kernels custom côté NVIDIA, et quelques skills orientés recherche reproductible. L'outillage reste majoritairement Python, avec une densité forte autour des frameworks majeurs. Certains cas avancés demandent encore de composer plusieurs skills ensemble, mais la base est solide.