GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraîner un détecteur DINO avec TAO v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner et évaluer un détecteur d'objets 2D DINO avec TAO
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install dino-detector-training-taoSans 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 ou d'inférence à partir de vos données, lance l'action TAO correspondante, puis vérifie l'évaluation ou l'export. Il couvre aussi les réglages multi-GPU et les erreurs courantes.
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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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : actions, exigences et procédure de travail
- references/dino-data-specs.md : format des données
- references/dino-tuning-multigpu.md : réglages et multi-GPU
Pour qui
- Vous entraînez un détecteur DETR sur vos images annotées
- Vous voulez distiller un modèle DINO pour un déploiement plus léger
Pas pour qui
Étiquettes
- dino
- détection d'objets
- tao
- entraînement
- détecteur
À propos
Vous dites
« Entraîne un détecteur DINO sur mon jeu d'images annotées et évalue-le. »
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 entraîner et évaluer un détecteur d'objets 2D DINO avec TAO
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7,1 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
- evals/evals.json0,8 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/detailed-guide.md0,6 Ko
- references/dino-actions-errors.md6 Ko
- references/dino-data-specs.md13,9 Ko
- references/dino-tuning-multigpu.md5,9 Ko
- references/skill_info.yaml4,3 Ko
- references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,6 Ko
- references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,8 Ko
- references/spec_template_deploy_inference.yaml0,6 Ko
- references/spec_template_distill.yaml4,5 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml3,3 Ko
- references/spec_template_export.yaml3,4 Ko
- references/spec_template_gen_trt_engine.yaml3,6 Ko
- references/spec_template_inference.yaml3,4 Ko
- references/spec_template_quantize.yaml3,2 Ko
- references/spec_template_train.yaml3,2 Ko
- references/tao-deploy-dino.md9,2 Ko
- references/tao-deploy-dino.skill_info.yaml2,8 Ko
- schemas/distill.schema.json52,9 Ko
- schemas/evaluate.schema.json56,3 Ko
- schemas/export.schema.json56,9 Ko
- schemas/gen_trt_engine.schema.json61,6 Ko
- schemas/inference.schema.json57,3 Ko
- schemas/manifest.json19,1 Ko
- schemas/quantize.schema.json53 Ko
- schemas/train.schema.json52,9 Ko
- skill-card.md4,3 Ko
- SKILL.md11,1 Ko
- skill.oms.sig10,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-dino
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-dino » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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