GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraînement d'un classifieur d'images TAO PyTorch v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner, distiller et exporter un classifieur d'images TAO PyTorch
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install pytorch-image-classification-trainingSans 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 à partir des surcharges typiques, choisit le backbone et les paramètres de distillation, puis guide l'évaluation, la quantification, l'export TensorRT et l'inférence. Vous obtenez un classifieur prêt au déploiement et une spécification vérifiée.
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
- references/spec_template_distill.yaml : modèle de distillation
- references/spec_template_export.yaml : modèle d'export
- references/skill_info.yaml : informations sur la skill
Pour qui
- Vous classez des images avec un backbone ResNet ou EfficientNet
- Vous voulez distiller un grand modèle en un modèle plus petit pour le déploiement
Pas pour qui
Étiquettes
- classification
- PyTorch
- TAO
- distillation
À propos
Vous dites
« Entraîne un classifieur EfficientNet sur mes 12 catégories de produits et exporte-le en TensorRT. »
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, distiller et exporter un classifieur d'images TAO PyTorch
- 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/skill_info.yaml7,3 Ko
- references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,2 Ko
- references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,2 Ko
- references/spec_template_deploy_inference.yaml0,2 Ko
- references/spec_template_distill.yaml3,1 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml3,3 Ko
- references/spec_template_export.yaml3,4 Ko
- references/spec_template_gen_trt_engine.yaml3,5 Ko
- references/spec_template_inference.yaml3,3 Ko
- references/spec_template_quantize.yaml3,1 Ko
- references/spec_template_train.yaml3,1 Ko
- references/tao-deploy-image-classification.md5,9 Ko
- references/tao-deploy-image-classification.skill_info.yaml2,5 Ko
- schemas/distill.schema.json63,9 Ko
- schemas/evaluate.schema.json67,1 Ko
- schemas/export.schema.json68,1 Ko
- schemas/gen_trt_engine.schema.json72,1 Ko
- schemas/inference.schema.json67,1 Ko
- schemas/manifest.json29,3 Ko
- schemas/quantize.schema.json64 Ko
- schemas/train.schema.json64 Ko
- skill-card.md4,3 Ko
- SKILL.md14,1 Ko
- skill.oms.sig9,9 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-image-classification
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-image-classification » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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