GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Affiner CLIP et déployer en ONNX ou TensorRT v1.0.0
Utilisez cette ressource pour affiner CLIP sur vos paires image-légende et exporter le modèle pour l'inférence
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install clip-vision-language-finetuneSans 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 loginL'agent rédige la spécification d'entraînement, d'évaluation, d'export ou de déploiement de CLIP, lance l'action choisie et vérifie les résultats. Il ne lance pas la boucle itérative d'amélioration des attributs faibles, qui relève de tao-run-deft-pas.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : actions, exigences et procédure
- references/clip-peft.md : réglage LoRA et régularisation
- references/spec_template_export.yaml : modèle de spécification d'export
Pour qui
- Vous voulez chercher des images à partir d'une phrase
- Vous avez des paires image-légende et voulez adapter CLIP
Pas pour qui
Étiquettes
- clip
- image-texte
- affinage
- onnx
- tensorrt
À propos
Vous dites
« Affine CLIP sur mes paires image-légende de produits et exporte-le en ONNX. »
Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de affiner CLIP sur vos paires image-légende et exporter le modèle pour l'inférence
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
- evals/evals.json0,8 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/clip-peft.md7,1 Ko
- references/error-patterns.md5,3 Ko
- references/pas-metrics.md1,3 Ko
- references/skill_info.yaml5 Ko
- references/spec_template_deploy.yaml0,6 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml1,5 Ko
- references/spec_template_export.yaml1,5 Ko
- references/spec_template_train.yaml1,8 Ko
- references/spec_template.yaml2,6 Ko
- references/spec-param-inference.md2,5 Ko
- references/standalone-setup.md2,1 Ko
- references/tao-deploy-clip.md5,9 Ko
- references/tao-deploy-clip.skill_info.yaml2,2 Ko
- schemas/evaluate.schema.json27,4 Ko
- schemas/export.schema.json28,2 Ko
- schemas/manifest.json4,8 Ko
- schemas/train.schema.json32,1 Ko
- skill-card.md4,4 Ko
- SKILL.md19,7 Ko
- skill.oms.sig8,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-finetune-clip
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-finetune-clip » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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