# deep-learning-pytorch

Помогает агенту писать и проверять код для обучения моделей, LLM и диффузионных пайплайнов на PyTorch. Пригодится для разработки и оценки моделей, а также создания демо на Gradio.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 286
- Автор: Mindrally
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Mindrally/skills/tree/HEAD/deep-learning-pytorch/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/deep-learning-pytorch

## Что делает

Скилл задаёт подход к задачам глубокого обучения на Python: проектировать архитектуры через `nn.Module`, обрабатывать данные и выбирать функции потерь и оптимизаторы. Для предобученных моделей и токенизаторов он использует `Transformers`, а для диффузионных моделей — `Diffusers` и их пайплайны. Это руководство для агента, а не готовая модель или тренировочный скрипт.

В рекомендациях есть разбиение данных на train, validation и test, ранняя остановка, планирование скорости обучения, проверка NaN/Inf и сохранение контрольных точек. Для производительности описаны накопление градиентов, смешанная точность и обучение на нескольких GPU; для демо — интерфейсы Gradio. В проекте понадобятся соответствующие Python-библиотеки, например `torch`, `transformers`, `diffusers` и `gradio`; для отслеживания экспериментов указаны `tensorboard` или `wandb`. Скилл советует учитывать GPU и смешанную точность только когда они подходят задаче.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill deep-learning-pytorch -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/deep-learning-pytorch/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/deep-learning-pytorch/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill deep-learning-pytorch -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/deep-learning-pytorch/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill deep-learning-pytorch -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/deep-learning-pytorch/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Mindrally/skills deep-learning-pytorch
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/deep-learning-pytorch/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill deep-learning-pytorch -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Mindrally/skills --path deep-learning-pytorch
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/deep-learning-pytorch/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill deep-learning-pytorch -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/Mindrally/skills/tree/HEAD/deep-learning-pytorch/SKILL.md

## Когда брать
- спроектировать архитектуру модели на PyTorch
- подготовить fine-tuning предобученной LLM
- настроить обучение и оценку модели
- собрать демо инференса на Gradio
- найти узкие места в загрузке данных и обучении

## Примеры запросов агенту
- Подготовь архитектуру модели на PyTorch через `nn.Module` для этой задачи.
- Настрой fine-tuning предобученной модели с `Transformers` и оцени её на validation-данных.
- Сделай демо инференса на Gradio для этого пайплайна `Diffusers`.

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 349800 установок

Из того же набора: [mindrally/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/mindrally/skills.md) — 236 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md