# tao-train-mask-auto-encoder

Скилл для обучения MAE: маскирует случайные патчи и восстанавливает их, чтобы получить визуальные представления. Pretrain и finetune в TAO.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1600 установок · ★ 3735
- Автор: NVIDIA Corporation
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tao-train-mask-auto-encoder

## Что делает

Скилл закрывает работу с Masked Auto-Encoder в наборе TAO: запускает pretrain, finetune, evaluate, inference и export через CLI `mae`. На этапе pretrain модель учится на маскировании патчей, на finetune добавляется голова классификации — число классов задаёт `model.num_classes`, по умолчанию 1000.

Внутри лежат сгенерированные схемы TAO Core в `schemas/<action>.schema.json` и шаблоны спеков `references/spec_template_<action>.yaml`. Для train по умолчанию включается AutoML: запрос уходит в `tao-skill-bank:tao-run-automl`, а фразы вроде «выключи AutoML» переводят прогон в `automl_policy: off`. Сборка TensorRT-движков идёт через deploy-процесс, а не через сам скилл, и перед этим нужно прочитать `references/tao-deploy-mask-auto-encoder.md`.

Нужны docker и nvidia-container-toolkit. Если сессию запускал не плагин TAO skill bank, сначала выполняется скилл `tao-setup` — предполётная проверка хоста и доступы. Пути к данным обязательны для каждого действия: при локальном запуске в Docker архивы `images_*.tar.gz` распаковываются, иначе даталоадер может получить ноль сэмплов. Для fine-tune укажите веса в `train.pretrained_model_path`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-train-mask-auto-encoder -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tao-train-mask-auto-encoder/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-train-mask-auto-encoder -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-train-mask-auto-encoder -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills tao-train-mask-auto-encoder
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-train-mask-auto-encoder -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/tao-train-mask-auto-encoder
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-train-mask-auto-encoder -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/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/tao-train-mask-auto-encoder/SKILL.md

## Когда брать
- обучить MAE-бэкбон на неразмеченных изображениях
- дообучить модель с головой классификации на своём наборе классов
- прогнать evaluate и inference по чекпоинту
- экспортировать модель через CLI `mae`
- подобрать гиперпараметры train через AutoML

## Примеры запросов агенту
- Запусти pretrain MAE на `images_train.tar.gz`, маска 0.75
- Дообучи MAE с `train.pretrained_model_path` на 10 классах
- Выключи AutoML и запусти обычный train для MAE

## 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: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 178 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