Nvidia技能
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tao-analyze-gaps-vlm-bcq
skills/skills/tao-analyze-gaps-vlm-bcq
從VLM二元分類問題（BCQ，是/否）預測中提取誤報和漏報的差距。當使用者要求「分析VLM BCQ…」時使用。
tao-convert-dataset-format
skills/skills/tao-convert-dataset-format
Run `tao-daft convert` to convert NVIDIA TAO DAFT datasets between supported formats. Do not use for non-DAFT data. Use when the user asks to convert a DAFT…
tao-finetune-clip
skills/skills/tao-finetune-clip
CLIP視覺語言模型，用於圖像-文本檢索、零樣本分類、嵌入提取、ONNX匯出及TensorRT部署。在微調時使用…
tao-finetune-cosmos-embed
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Cosmos-Embed1 影片-文字嵌入，用於文字到影片檢索、影片到影片搜尋、語意去重複及微調。當使用者要求…時使用。
tao-finetune-cosmos-reason
skills/skills/tao-finetune-cosmos-reason
使用FSDP並行對Cosmos3-Nano進行影片問答監督式微調。適用於訓練或評估影片問答模型、微調Cosmos3-Nano…
tao-finetune-huggingface-model
skills/skills/tao-finetune-huggingface-model
在NGC PyTorch容器內，於本地NVIDIA GPU上微調任何HuggingFace的CV、VLM或LLM模型。當使用者想要微調HuggingFace模型時使用…
tao-generate-image-grounding
skills/skills/tao-generate-image-grounding
兩步驟影像定位管線：從（影像，描述）配對中提取指涉表達式，並透過視覺語言模型將其對應到像素空間的邊界框。使用…
tao-generate-referring-expressions
skills/skills/tao-generate-referring-expressions
四步驟影像指代表達式流程：將影像與KITTI邊界框標籤轉換為區域描述、場景標題、基礎指代表達式…
tao-generate-video-reasoning-annotations
skills/skills/tao-generate-video-reasoning-annotations
多步驟影片標註流程，將原始影片轉換為思維鏈訓練資料——多層級字幕、結構化描述與問答對……
tao-launch-workflow
skills/skills/tao-launch-workflow
任何TAO工作流程或動作的共用啟動輸入。當使用者想要執行TAO AutoML、訓練、評估、推論、匯出、生成TensorRT引擎等時使用。
tao-list-capabilities
skills/skills/tao-list-capabilities
回答TAO技能銀行插件能做些什麼，透過從打包的應用程式、資料、模型、AutoML和平台清單中生成回應。當……時使用。
tao-mine-aoi-images
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執行 DEFT 的嵌入後挖掘工作流程，用於 VCN AOI 迭代——嵌入差距分析目標 parquet 檔案、嵌入來源池，並挖掘最近鄰……
tao-port-huggingface-model
skills/skills/tao-port-huggingface-model
將 HuggingFace 電腦視覺模型整合至 NVIDIA TAO Toolkit 生態系統（tao-core 配置、tao-pytorch 訓練器、tao-deploy TensorRT 管線）。使用…
tao-route-visual-changenet-samples
skills/skills/tao-route-visual-changenet-samples
Routes the weakest VCN samples (output of `tao-analyze-gaps-visual-changenet`) into per-augmentation-module subsets based on each module's label eligibility.…
tao-run-automl
skills/skills/tao-run-automl
使用 AutoMLRunner 對 NVIDIA TAO 網路執行 AutoML / 超參數最佳化 (HPO)。處理演算法選擇（貝葉斯、hyperband、asha、bohb、llm…）
tao-run-automl-deft-pipeline
skills/skills/tao-run-automl-deft-pipeline
執行標準的 NVIDIA AOI 三階段訓練流程 — 第一階段 AutoML 基準（HPO）、第二階段 DEFT 循環（RCA → SDG → 挖掘 → 一般訓練重新訓練）、階段…
tao-run-deft-aoi
skills/skills/tao-run-deft-aoi
執行完整的DEFT AOI改進循環，針對NVIDIA TAO VisualChangeNet / ChangeNet PCB檢測模型：基線評估、RCA、Cosmos AnomalyGen / AMP…
tao-run-inference-service
skills/skills/tao-run-inference-service
啟動、查詢及停止一個特定網路的TAO推論微服務（{network_arch}-inference-microservice），透過將容器執行委派給…
tao-run-on-brev
skills/skills/tao-run-on-brev
Brev 管理的 GPU 實例，支援 Docker。用於在 Brev GPU 實例上執行 TAO 訓練、評估或推論，管理 Brev 部署，或…
tao-run-on-docker
skills/skills/tao-run-on-docker
執行 NVIDIA GPU 容器工作負載的 Docker 慣例 — NGC 驗證、--gpus 旗標、掛載模式、環境變數傳遞、容器檢查、…
tao-run-on-kubernetes
skills/skills/tao-run-on-kubernetes
Kubernetes 執行平台 — 將 TAO 容器任務提交為單一 Pod 的 k8s Jobs，並支援 NVIDIA GPU 排程。適用於在 EKS / GKE / AKS / 本地環境… 上執行時使用。
tao-run-on-lepton
skills/skills/tao-run-on-lepton
DGX Cloud Lepton 託管 GPU 運算平台，提供執行/狀態/取消介面。用於向 DGX Cloud 提交 TAO 任務、調度訓練/評估/推理…
tao-run-on-local-docker
skills/skills/tao-run-on-local-docker
使用支援 NVIDIA GPU 執行環境的 Docker 守護行程，在本機或遠端執行 TAO SDK 工作容器。適用於在目前機器上執行 TAO 工作時使用，或…
tao-run-on-slurm
skills/skills/tao-run-on-slurm
透過SSH進行遠端SLURM GPU叢集執行，搭配sbatch/srun、Pyxis/Enroot容器及Lustre支援的結果儲存。適用於執行TAO訓練/評估/推論…
tao-run-platform
skills/skills/tao-run-platform
用於在支援的平台（Brev、SLURM、本地 Docker、Kubernetes）上提交和監控 GPU 訓練任務的 TAO 執行 SDK。當使用者想要…時使用。
tao-setup-nvidia-gpu-host
skills/skills/tao-setup-nvidia-gpu-host
TAO GPU後端的主機設定。檢查並在使用者核准後，安裝NVIDIA驅動程式分支580、CUDA工具包13.0及NVIDIA容器工具包1.19.0，以用於…
tao-train-action-recognition
skills/skills/tao-train-action-recognition
從影片序列中進行動作識別。支援RGB、光流及聯合（多串流）輸入類型，用於分類影片片段中的時間性動作。使用…
tao-train-bevfusion
skills/skills/tao-train-bevfusion
用於多感測器3D物體檢測的BEVFusion。在鳥瞰圖（BEV）空間中融合LiDAR點雲與相機影像，應用於自動駕駛領域…
tao-train-centerpose
skills/skills/tao-train-centerpose
用於關鍵點/姿態估計的CenterPose。檢測物體中心並回歸關鍵點位置，以進行6自由度物體姿態估計。在訓練時使用…
tao-train-deformable-detr
skills/skills/tao-train-deformable-detr
用於2D物體檢測的可變形DETR。採用可變形注意力機制實現高效多尺度特徵處理，比DINO更輕量且具競爭力準確度。
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