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Pipeline AutoML puis DEFT en trois phases v1.0.0

Utilisez cette ressource pour lancer un entraînement en trois phases AutoML, DEFT puis AutoML

Nouveau

  • 527 téléchargements
  • 132 mentions J'aime
  • 196 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install automl-deft-three-phase-pipeline

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent valide les prérequis communs, lance la recherche d'hyperparamètres de référence, transmet les paramètres à la boucle DEFT (analyse des causes, génération de données, extraction d'exemples difficiles, réentraînement), puis relance AutoML sur le jeu augmenté. Il ne réimplémente ni AutoML ni DEFT. Vous obtenez un modèle final et l'historique des phases.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Pipeline AutoML puis DEFT en trois phases »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • references/consolidated-preflight.md : contrôles préalables
  • references/phase-handoffs.md : passage entre les phases
  • references/pitfalls-and-quality-checks.md : pièges et contrôles qualité

Pour qui

  • Vous voulez améliorer un modèle d'inspection AOI de bout en bout
  • Vous avez un jeu annoté et voulez une recherche d'hyperparamètres suivie d'une boucle DEFT

Pas pour qui

    Étiquettes

    • AutoML
    • DEFT
    • entraînement
    • AOI

    À propos

    Vous dites

    « Lance le workflow AOI complet en trois phases sur mon jeu de cartes PCB. »

    Carte de la skill « Pipeline AutoML puis DEFT en trois phases »

    Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de lancer un entraînement en trois phases AutoML, DEFT puis AutoML
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md7,2 Ko
    • config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
    • evals/evals.json0,8 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/consolidated-preflight.md6,6 Ko
    • references/phase-handoffs.md8,8 Ko
    • references/pitfalls-and-quality-checks.md2,6 Ko
    • references/quick-start-example.md2,9 Ko
    • skill-card.md4,8 Ko
    • SKILL.md17,3 Ko
    • skill.oms.sig5,7 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-run-automl-deft-pipeline
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « tao-run-automl-deft-pipeline » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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