Training & Fine-tuning

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

369 skills

# Skill Source Description Δ
1 statistical-analysis anthropics/knowledge-work-plugins Analyser des données statistiques avec tendances, distributions et tests d'hypothèses. 30 072 73
2 scvi-tools anthropics/knowledge-work-plugins Analyser des données single-cell multi-modales avec les modèles probabilistes scvi-tools. 30 072 73
3 arize-annotation github/awesome-copilot Créer et gérer des configs d'annotation pour labelliser des spans IA via Arize. 40 143 18
4 arize-experiment github/awesome-copilot Gérer et exporter des expériences d'évaluation de modèles IA via Arize. 40 143 18
5 datanalysis-credit-risk github/awesome-copilot Nettoyer et sélectionner des variables pour modélisation de risque crédit. 40 143 18
6 ml-pipeline-workflow wshobson/agents Orchestrer un pipeline MLOps complet de l'ingestion des données au déploiement en production. 40 989 17
7 backtesting-frameworks wshobson/agents Construire des systèmes de backtesting robustes pour évaluer fiablement des stratégies de trading. 40 989 17
8 spark-environment-setup wshobson/agents Configurer et déboguer un environnement ML sur DGX Spark avec CUDA 13. 40 989 17
9 spark-memory-thermal-ops wshobson/agents Gérer la mémoire unifiée et les thermiques du DGX Spark GB10 efficacement. 40 989 17
10 spark-training-gotchas wshobson/agents Diagnostiquer et corriger les dix pannes récurrentes d'entraînement sur DGX Spark GB10. 40 989 17
11 checkpoint-promotion wshobson/agents Évaluer et promouvoir un checkpoint via un processus de validation en quatre étapes. 40 989 17
12 dataset-curation wshobson/agents Préparer, formater et valider un dataset JSONL pour fine-tuner un LLM. 40 989 17
13 eval-harness-first wshobson/agents Construire un harnais d'évaluation rigoureux avant tout fine-tuning de modèle. 40 989 17
14 finetuning-method-selection wshobson/agents Choisir la bonne méthode de fine-tuning ou rediriger vers RAG/prompt engineering. 40 989 17
15 grpo-rlvr-training wshobson/agents Configurer et lancer un entraînement GRPO/RLVR avec récompenses vérifiables. 40 989 17
16 lora-qlora-recipes wshobson/agents Configurer des adaptateurs LoRA et QLoRA optimaux pour le fine-tuning SFT supervisé. 40 989 17
17 preference-optimization wshobson/agents Sélectionner et configurer la méthode optimale d'alignement par préférences (DPO, ORPO, KTO, SimPO). 40 989 17
18 quantized-export wshobson/agents Exporter un checkpoint promu au bon format quantifié selon la cible matérielle. 40 989 17
19 trace-to-training-data wshobson/agents Convertir des traces d'évaluation notées en données d'entraînement SFT ou DPO prêtes à l'emploi. 40 989 17
20 vision-sft wshobson/agents Configurer et affiner un modèle vision-langage avec LoRA/QLoRA de façon optimale. 40 989 17
21 cuda-streams pytorch/pytorch Auditer et choisir la bonne stratégie de synchronisation CUDA entre streams pour éviter les fuites mémoire. 104 843 12
22 accessing-mlflow nvidia/model-optimizer Interroger et comparer des runs MLflow via langage naturel et MCP. 5 353 7
23 compare-results nvidia/model-optimizer Comparer baseline et candidat quantisé pour évaluer la dégradation de précision. 5 353 7
24 eagle3-new-model nvidia/model-optimizer Configurer un pipeline EAGLE3 en 4 tâches pour un nouveau modèle HF. 5 353 7
25 eagle3-review-logs nvidia/model-optimizer Analyser les logs d'un pipeline EAGLE3 et produire un rapport de diagnostic structuré. 5 353 7
26 eagle3-triage nvidia/model-optimizer Diagnostiquer et corriger les échecs du pipeline offline EAGLE3 en quatre étapes. 5 353 7
27 day0-release nvidia/model-optimizer Orchestrer le cycle complet de release d'un checkpoint quantisé jusqu'à la recommandation de publication. 5 353 7
28 eagle3-validate nvidia/model-optimizer Valider un pipeline EAGLE3 et produire un rapport de qualité complet. 5 353 7
29 evaluation nvidia/model-optimizer Configurer, lancer et superviser des évaluations de modèles via NeMo Evaluator Launcher. 5 353 7
30 ptq nvidia/model-optimizer Quantifier un modèle pré-entraîné en checkpoint optimisé via ModelOpt PTQ. 5 353 7
31 quant-recipe-search nvidia/model-optimizer Orchestrer une recherche itérative de recettes de quantisation optimales pour modèles IA. 5 353 7
32 cudaq-guide nvidia/skills Guider l'utilisateur dans CUDA-Q : installation, simulation GPU et accès QPU. 3 634 3
33 cuopt-install nvidia/skills Installer cuOpt via pip, conda ou Docker pour Python, C ou REST. 3 634 3
34 deepstream-import-vision-model nvidia/skills Importer et benchmarker des modèles de détection d'objets dans DeepStream via TensorRT. 3 634 3
35 nemo-automodel-distributed-training nvidia/skills Configurer l'entraînement distribué PyTorch avec stratégies FSDP2, MegatronFSDP ou DDP. 3 634 3
36 nemo-automodel-model-onboarding nvidia/skills Intégrer de nouvelles architectures de modèles IA dans NeMo AutoModel. 3 634 3
37 nemo-automodel-recipe-development nvidia/skills Configurer et exécuter des recettes de fine-tuning NeMo AutoModel via YAML et CLI. 3 634 3
38 cuopt-numerical-optimization-formulation nvidia/skills Formuler des problèmes d'optimisation numérique LP, MILP et QP avec rigueur. 3 634 3
39 nemotron-customize nvidia/skills Configurer et orchestrer des pipelines d'entraînement Nemotron via des configs YAML. 3 634 3
40 rag-eval nvidia/skills Évaluer la qualité d'un pipeline RAG NVIDIA via filesystem benchmarks et RAGAS. 3 634 3
41 nemo-mbridge-mlm-bridge-training nvidia/skills Comparer et valider les pertes entre Megatron-LM et Bridge sur GPU. 3 634 3
42 nemo-mbridge-multi-node-slurm nvidia/skills Convertir des commandes distribuées PyTorch en scripts Slurm multi-nœuds avec conteneurs Enroot. 3 634 3
43 nemo-mbridge-perf-activation-recompute nvidia/skills Réduire la mémoire GPU en recompilant les activations selon différentes granularités configurables. 3 634 3
44 nemo-mbridge-perf-cpu-offloading nvidia/skills Configurer le déchargement CPU des activations ou états optimiseur pour libérer la mémoire GPU. 3 634 3
45 nemo-mbridge-perf-cuda-graphs nvidia/skills Configurer et optimiser les CUDA graphs pour accélérer l'entraînement de modèles GPU. 3 634 3
46 nemo-mbridge-perf-expert-parallel-overlap nvidia/skills Masquer la latence de communication all-to-all dans les modèles MoE via le chevauchement calcul/dispatch. 3 634 3
47 nemo-mbridge-perf-hierarchical-context-parallel nvidia/skills Configurer le parallélisme de contexte hiérarchique imbriqué pour l'entraînement distribué. 3 634 3
48 nemo-mbridge-perf-megatron-fsdp nvidia/skills Configurer et activer Megatron FSDP pour l'entraînement distribué efficace de LLMs. 3 634 3
49 nemo-mbridge-perf-memory-tuning nvidia/skills Diagnostiquer et corriger les erreurs OOM GPU lors de l'entraînement de modèles. 3 634 3
50 nemo-mbridge-perf-moe-comm-overlap nvidia/skills Activer le chevauchement des communications MoE pour optimiser le débit en entraînement distribué. 3 634 3

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.