Use the faster-whisper package for CTranslate2-backed Whisper transcription, model selection, CPU/CUDA setup, audio utilities, VAD, timestamps, and conversion guidance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
300 件(VectorSpaceLab のリポジトリ) ・ 人気順
概要と使いどころ
Use the faster-whisper package for CTranslate2-backed Whisper transcription, model selection, CPU/CUDA setup, audio utilities, VAD, timestamps, and conversion guidance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes official FlashVSR diffusion-based streaming video super-resolution setup, model preparation, and CUDA inference for v1 and v1.1.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DI-engine users to the right workflow for CLI/config launches, serial and framework-based RL pipelines, and environment integration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DGL graph learning tasks across graph APIs, datasets, message passing, GraphBolt, distributed tools, and DGL-Go workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DGL-LifeSci and dgllife for molecular graph learning, molecule featurization, datasets, property prediction, reaction prediction, binding affinity, model-zoo/pretrained models, and molecular generation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Load, generate, compile, rasterize, evaluate, train, and serve DeTikZify and Ti*k*Zero workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DocArray for multimodal Pydantic-style documents, typed DocList and DocVec batches, serialization and local storage, FastAPI payloads, and vector retrieval indexes.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Operate doccano for text annotation, dataset import/export, auto-labeling, deployment, and repo maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DLTK 0.2.1 medical-imaging workflows across legacy TensorFlow 1.x data, models, Estimators, and deployment utilities.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes Distil-Whisper inference, PyTorch distillation training, and Flax reproduction workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guide Django REST Framework and GeoDjango projects through django-rest-framework-gis installation, GeoJSON serialization, spatial filtering, pagination, OpenAPI schema generation, and backend troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Dexbotic to prepare DexData, train and serve vision-language-action policies, evaluate checkpoints, and integrate explicitly external RL or robot backends.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DeepMind dm_control for MuJoCo simulation, Control Suite environments, PyMJCF models, Composer tasks, rendering, and high-level locomotion/manipulation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Docling to convert, parse, configure, extract, chunk, serve, and maintain document-processing workflows across Python APIs, CLI commands, optional pipelines, and repository edits.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Dipy for diffusion MRI IO, preprocessing, reconstruction, tractography, registration, visualization-aware workflows, and command-line operations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DINO DETR object-detection setup, COCO data validation, CUDA deformable-attention preparation, training, evaluation, inference, visualization, and bounded benchmarking tasks.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DeepMind dm-haiku as a JAX neural-network library for transforms, modules, state/RNG, layers, advanced JAX interop, and optional Flax interop.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this skill for Hugging Face Diffusers tasks: pipeline inference, schedulers, adapters/loaders, training recipes, modular pipelines, conversion helpers, CLI checks, and repo maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DiffDock docking, web UI, training/data preparation, and benchmark evaluation tasks to focused repo-specific guidance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when working with ESPnet speech AI toolkit: installation, ESPnet2 recipes and training, pretrained inference/model zoo, ESPnet3 stage workflows, and repository testing.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guides Earth2Studio weather and climate inference workflows, data access, model and component selection, output/checkpoint handling, extension, and optional REST serving with backend-aware validation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。