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synthetic-sciences
GitHub クリエイタープロフィール

synthetic-sciences

1 件の GitHub リポジトリにある 313 件の収集済み skills をリポジトリ単位で表示します。

収集済み skills
313
リポジトリ
1
更新
2026年8月30日
リポジトリマップ

skills がある場所

収集済み skill 数が多いリポジトリを、このクリエイターカタログ内の比率と職業範囲とともに表示します。

リポジトリエクスプローラー

リポジトリと代表的な skills

diffdock
未分類

Diffusion-based molecular docking. Predict protein-ligand binding poses from PDB/SMILES, confidence scores, virtual screening, for structure-based drug design. Not for affinity prediction.

2026年8月30日
fireworks-ai-inference
未分類

Fast inference and fine-tuning platform with serverless and on-demand GPU deployments. OpenAI-compatible API for chat completions, embeddings, function calling, vision, and structured output. Supports SFT, DPO, and RL fine-tuning. SOC2 + HIPAA compliant.

2026年8月30日
together-ai-inference
未分類

Serverless inference, fine-tuning, embeddings, image generation, and batch processing on 200+ open-source models via an OpenAI-compatible API. Use when you need fast, cost-effective access to open-source LLMs without managing infrastructure.

2026年8月30日
hugging-face-datasets
未分類

Create and manage datasets on Hugging Face Hub. Supports initializing repos, defining configs/system prompts, streaming row updates, and SQL-based dataset querying/transformation. Designed to work alongside HF MCP server for comprehensive dataset workflows.

2026年8月30日
generate-image
未分類

Generate or edit images using AI models (FLUX, Gemini). Use for general-purpose image generation including photos, illustrations, artwork, visual assets, concept art, and any image that isn't a technical diagram or schematic. For flowcharts, circuits,…

2026年8月30日
hugging-face-cli
未分類

Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file…

2026年8月30日
langsmith-observability
未分類

LLM observability platform for tracing, evaluation, and monitoring. Use when debugging LLM applications, evaluating model outputs against datasets, monitoring production systems, or building systematic testing pipelines for AI applications.

2026年8月30日
pinecone
未分類

Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at…

2026年8月30日
収集済み skill 313 件中 8 件を表示しています。
1 件中 1 件のリポジトリを表示
すべてのリポジトリを表示しました