Ml

pytorch-patterns vous aide à écrire, relire et déboguer du code PyTorch avec des modèles indépendants du périphérique, des expériences reproductibles et une gestion explicite des tenseurs. Utilisez le skill pytorch-patterns pour des boucles d’entraînement plus propres, des refactorings de modèles et des conseils pratiques PyTorch.

vector-index-tuning aide à optimiser les index de recherche vectorielle en termes de latence, de rappel et de mémoire. Utilisez cette skill pour choisir les types d’index, ajuster les paramètres HNSW et comparer les options de quantification pour les workflows RAG.

huggingface-vision-trainer vous aide à installer et utiliser un skill Hugging Face pour des tâches d’entraînement vision : détection d’objets, classification d’images et segmentation SAM/SAM2. Il couvre la préparation des jeux de données, la configuration de GPU cloud, l’évaluation, la journalisation avec Trackio et l’envoi des résultats sur le Hub. Idéal pour l’automatisation backend et les workflows d’entraînement reproductibles.

huggingface-trackio aide à suivre les entraînements ML avec Trackio. Utilisez ce skill pour enregistrer des métriques depuis Python, ajouter des alertes d'entraînement et récupérer ou analyser des runs avec la CLI trackio. Il prend en charge des tableaux de bord en temps réel, la synchronisation avec Hugging Face Space et la sortie JSON pour l’automatisation, ce qui rend huggingface-trackio utile pour le suivi d’expériences et l’analyse de données.

huggingface-llm-trainer vous aide à entraîner ou affiner des modèles de langage et de vision sur Hugging Face Jobs avec TRL ou Unsloth. Utilisez ce skill huggingface-llm-trainer pour le SFT, le DPO, le GRPO, le reward modeling, la vérification des jeux de données, le choix du GPU, la sauvegarde sur Hub, le suivi Trackio et l’export GGUF dans des workflows de développement backend.

La skill huggingface-best vous aide à trouver le meilleur modèle pour une tâche en consultant les classements de benchmarks de Hugging Face et en filtrant selon les limites de l’appareil et la taille du modèle. Utilisez-la pour obtenir des recommandations de modèles en codage, raisonnement, chat, OCR, RAG, voix, vision ou multimodalité lorsque vous avez besoin d’une short-list pratique, pas d’une liste générique de modèles.

La compétence hf-cli vous aide à utiliser la CLI du Hugging Face Hub (`hf`) pour l’authentification, les téléchargements, les envois, la gestion des dépôts et des buckets, l’inspection des jeux de données et des modèles, ainsi que d’autres workflows du Hub. Elle est utile aux équipes de Backend Development qui veulent un usage reproductible et scriptable de hf-cli, avec un guide pratique de hf-cli.

azure-ai-ml-py est le SDK v2 Azure Machine Learning pour Python. Utilisez cette skill pour installer azure-ai-ml-py, vous connecter avec `MLClient` et gérer les workspaces, jobs, modèles, datasets, compute et pipelines Azure ML. C’est un excellent choix pour l’automatisation backend et les workflows Azure ML reproductibles.

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet est le SDK .NET Azure Resource Manager pour Weights & Biases sur Azure Marketplace. Utilisez ce skill azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet pour le développement backend afin d’installer le package en préversion, configurer Azure Identity et gérer en C# le provisionnement des instances W&B, le SSO et le cycle de vie des ressources.

azure-ai-textanalytics-py est un skill pour Azure AI Text Analytics en Python. Il aide pour l’analyse de sentiment, la reconnaissance d’entités, l’extraction de phrases clés, la détection de langue, la détection de PII et le NLP pour la santé. Utilisez-le si vous cherchez un moyen rapide de configurer un client Azure, de gérer l’authentification et d’exploiter concrètement l’analyse de texte dans des applications, des notebooks ou des flux d’analyse de données.

ml-pipeline-workflow est un guide pratique pour concevoir des pipelines MLOps de bout en bout couvrant la préparation des données, l'entraînement, la validation, le déploiement et le monitoring, avec des modèles d'orchestration pour automatiser des workflows reproductibles.