Data & IA

Skills pour LLM, bases vectorielles, training de modeles et scraping web.

533 skills

# Skill Source Description Maj
1 redis-semantic-cache redis/agent-skills Mettre en cache sémantiquement les réponses LLM via Redis LangCache pour réduire coûts et latence. 95 13h
2 nemo-mbridge-recipe-recommender nvidia/skills Indexer les recettes d'entraînement et recommander la configuration optimale pour LLM. 2 858 20h
3 nemo-mbridge-perf-sequence-packing nvidia/skills Configurer le packing de séquences pour le fine-tuning LLM et VLM avec Megatron. 2 858 20h
4 nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow nvidia/skills Optimiser l'entraînement de modèles MoE en gérant mémoire, communication et calcul. 2 858 20h
5 nemo-mbridge-perf-moe-comm-overlap nvidia/skills Activer le chevauchement des communications MoE pour optimiser le débit en entraînement distribué. 2 858 20h
6 nemo-mbridge-perf-expert-parallel-overlap nvidia/skills Masquer la latence de communication all-to-all dans les modèles MoE via le chevauchement calcul/dispatch. 2 858 20h
7 pinecone-quickstart pinecone-io/skills Effectuer une recherche sémantique vectorielle avec Pinecone via un agent IA guidé. 14 1j
8 pinecone-assistant pinecone-io/skills Créer, alimenter et interroger un assistant RAG Pinecone via des scripts. 14 1j
9 pinecone-full-text-search pinecone-io/skills Créer et interroger un index full-text-search Pinecone avec l'API preview. 14 1j
10 omni-to-databricks-metric-view exploreomni/omni-agent-skills Convertir un topic Omni en Databricks Metric View via CLI et YAML. 30 1j
11 cuopt-numerical-optimization-api nvidia/skills Modéliser et résoudre des problèmes LP, MILP et QP via l'API GPU NVIDIA cuOpt. 2 858 4j
12 cuopt-multi-objective-exploration nvidia/skills Tracer une frontière de Pareto multi-objectifs via des solves cuOpt successifs. 2 858 4j
13 wayback-machine-raw-content-id-modifier divinevideo/divine-mobile Récupérer le contenu brut d'archives Wayback Machine via le modificateur id_. 262 4j
14 wayback-indirect-asset-recovery divinevideo/divine-mobile Récupérer des assets introuvables via l'extraction indirecte depuis Wayback Machine. 262 4j
15 wayback-cdx-wildcard-pagination divinevideo/divine-mobile Paginer l'API CDX Wayback Machine avec des requêtes wildcard via showResumeKey. 262 4j
16 montecarlo-subgroup-prediction divinevideo/divine-mobile Modéliser des sous-groupes de projet avec des simulations Monte Carlo précises et différenciées. 262 4j
17 hf-cli huggingface/skills Gérer dépôts, fichiers et authentification sur le Hub Hugging Face via CLI. 10 913 4j
18 mini-context-graph github/awesome-copilot Construire et interroger un graphe de connaissances persistant combinant wiki, entités et sources brutes. 37 703 5j
19 phoenix-tracing github/awesome-copilot Instrumenter des applications LLM avec Phoenix via le tracing OpenInference. 37 703 5j
20 phoenix-evals github/awesome-copilot Construire et valider des évaluateurs LLM pour applications IA en production. 37 703 5j
21 physicsnemo-shard-tensor nvidia/skills Distribuer les tenseurs spatiaux sur plusieurs GPU avec sharding inégal pour la physique. 2 858 5j
22 nemo-evaluator-plugin nvidia/skills Exécuter et soumettre des évaluations de métriques via le plugin NeMo Evaluator. 2 858 5j
23 eval-engineering langchain-ai/langchain-skills Concevoir et construire des évaluations itératives pour agents IA avec Harbor. 1 127 5j
24 upgrading-dbt-core dbt-labs/dbt-agent-skills Migrer un projet dbt-core v1 vers la version 1.12 en appliquant automatiquement les correctifs adaptés. 656 6j
25 airflow-state-store astronomer/agents Gérer l'état des tâches Airflow 3.3 avec des stores clé/valeur crash-safe. 419 6j
26 trl-training huggingface/skills Affiner et aligner des LLMs via SFT, DPO, GRPO, RLOO ou reward modeling. 10 913 8j
27 nemo-automodel-model-onboarding nvidia/skills Intégrer de nouvelles architectures de modèles IA dans NeMo AutoModel. 2 858 10j
28 nemo-automodel-distributed-training nvidia/skills Configurer l'entraînement distribué PyTorch avec stratégies FSDP2, MegatronFSDP ou DDP. 2 858 10j
29 portfolio-optimization nvidia/skills Optimiser des portefeuilles financiers avec Mean-CVaR et Mean-Variance via GPU cuOpt. 2 858 11j
30 cupynumeric-parallel-data-load nvidia/skills Charger en parallèle des données multi-fichiers fragmentées dans un tableau cupynumeric distribué. 2 858 11j
31 cupynumeric-migration-readiness nvidia/skills Évaluer la compatibilité du code NumPy avec cuPyNumeric avant toute migration GPU. 2 858 11j
32 cupynumeric-install nvidia/skills Installer et vérifier cuPyNumeric via conda ou pip sur GPU ou CPU. 2 858 11j
33 langsmith-online-eval-engineering langchain-ai/langchain-skills Construire et tester itérativement des évaluateurs en ligne pour traces LangSmith. 1 127 13j
34 paidf-anomalygen nvidia/skills Générer et évaluer des images d'anomalies synthétiques via un pipeline multi-phases automatisé. 2 858 15j
35 tilegym-improve-cutile-kernel-perf nvidia/skills Optimiser itérativement les performances d'un kernel cuTile via profilage et tuning systématique. 2 858 15j
36 browser-use browser-use/browser-use Contrôler un navigateur Chrome via CDP pour automatiser des tâches web. 108 836 16j
37 langgraph-python-quickstart langchain-ai/langchain-skills Implémenter un agent mathématique LangGraph avec le modèle IA choisi par l'utilisateur. 1 127 20j
38 langchain-python-quickstart langchain-ai/langchain-skills Implémenter un agent météo LangChain model-agnostique via le quickstart officiel. 1 127 20j
39 deepagents-python-quickstart langchain-ai/langchain-skills Créer un agent de recherche Python avec Deep Agents, sans Tavily, en mode modèle-agnostique. 1 127 20j
40 i4h-workflow-finetune nvidia/skills Affiner une politique GR00T ou PI0 sur un dataset LeRobot existant. 2 858 21j
41 i4h-workflow-dataset-mimic nvidia/skills Augmenter un dataset HDF5 en répliquant des trajectoires avec bruit d'action et d'état. 2 858 21j
42 i4h-workflow-dataset-convert nvidia/skills Convertir un enregistrement HDF5 agentic en dataset LeRobot prêt à l'entraînement. 2 858 21j
43 i4h-workflow-dataset-annotate nvidia/skills Annoter automatiquement des épisodes HDF5 via un modèle de vision (VLM). 2 858 21j
44 i4h-catheter-navigation-setup nvidia/skills Configurer et valider l'environnement de navigation par cathéter sur GPU/CPU. 2 858 21j
45 i4h-catheter-navigation-digital-twin nvidia/skills Construire un jumeau numérique vasculaire à partir d'un volume CT segmenté. 2 858 21j
46 gemini-api-dev google-gemini/gemini-skills Intégrer et utiliser l'API Gemini avec les SDK officiels à jour. 3 896 21j
47 nemo-relay-get-started nvidia/skills Configurer et tester NeMo Relay via le chemin d'intégration le plus simple possible. 2 858 21j
48 nemo-data-designer-plugin nvidia/skills Générer un dataset synthétique personnalisé via la bibliothèque Data Designer. 2 858 25j
49 nemo-relay-plugin-adaptive-tuning nvidia/skills Optimiser latence, parallélisme et cache d'un agent via le plugin adaptatif NeMo Relay. 2 858 25j
50 nemo-relay-instrument-typed-wrappers nvidia/skills Convertir des types domaine en JSON et inversement via des codecs typés pour l'intégration LLM. 2 858 25j

À propos de cette sélection

L'outillage autour de l'IA générative a mûri vite, mais de façon inégale. Les abstractions haut niveau prolifèrent pendant que le bas niveau (embeddings, kernels GPU, pipelines de fine-tuning) reste souvent sous-documenté et morcelé. Les skills data & IA réunis ici couvrent précisément cette zone. Un ingénieur ML qui veut déboguer un kernel Metal ou optimiser un graphe PyTorch trouvera des ressources issues directement des équipes PyTorch. Un dev backend qui bascule vers du RAG trouvera de quoi brancher Qdrant, construire ses pipelines de vecteurs et interroger des modèles via l'API Claude d'Anthropic. Python domine largement le corpus, ce qui reflète l'état réel de l'écosystème. Les profils data engineers habitués à Astronomer ont aussi leur place, avec des skills couvrant l'orchestration de workflows au plus près de la prod.