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 RT-DETR temps réel v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner un détecteur d'objets 2D à faible latence et le préparer au déploiement
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install real-time-detr-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, lance l'entraînement puis, selon votre besoin, la distillation, la quantification ou l'export TensorRT. Il applique les réglages d'export par défaut et les modèles de spécification fournis.
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 réglages par défaut
- references/spec_template_distill.yaml : modèle de distillation
- references/spec_template_quantize.yaml : modèle de quantification
Pour qui
- Vous voulez un détecteur rapide pour de la vidéo en direct
- Vous devez réduire un modèle RT-DETR par distillation avant déploiement
Pas pour qui
Étiquettes
- rt-detr
- temps réel
- distillation
- tao
- détecteur
À propos
Vous dites
« Entraîne un RT-DETR puis distille-le pour une inférence plus rapide. »
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 un détecteur d'objets 2D à faible latence et le préparer au déploiement
- 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/skill_info.yaml7,3 Ko
- references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,5 Ko
- references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,7 Ko
- references/spec_template_deploy_inference.yaml0,6 Ko
- references/spec_template_distill.yaml4,3 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml3,2 Ko
- references/spec_template_export.yaml3,3 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-rtdetr.md6,2 Ko
- references/tao-deploy-rtdetr.skill_info.yaml3,4 Ko
- schemas/distill.schema.json52,2 Ko
- schemas/evaluate.schema.json55,9 Ko
- schemas/export.schema.json56,5 Ko
- schemas/inference.schema.json56,8 Ko
- schemas/manifest.json18,6 Ko
- schemas/quantize.schema.json52,2 Ko
- schemas/train.schema.json52,2 Ko
- skill-card.md4,2 Ko
- SKILL.md17,7 Ko
- skill.oms.sig9,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-rtdetr
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-rtdetr » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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