# tao-train-reid

Скилл помогает обучать и проверять TAO-модели повторной идентификации людей, а также запускать инференс и экспорт. Нужен для сопоставления одного человека между изображениями с разных камер.

- 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-reid/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tao-train-reid

## Что делает

Скилл работает с TAO Re-Identification PyT: запускает обучение, оценку, инференс и экспорт модели через команды `re_identification`. Для каждого действия параметры задаются в YAML-спеке с флагом `-e`; пути к данным и результатам должны совпадать с путями внутри контейнера. Для оценки используется `mAP`, а обучение AutoML ранжирует по `cmc_rank_1`.

Запуск рассчитан на Docker с NVIDIA Container Toolkit и GPU. Данные и спеки монтируются в контейнер, а каталог результатов остаётся доступным для записи; для предобученных весов нужно подключить каталог, указанный в спеке. Без Docker и NVIDIA Container Toolkit описанный запуск не подойдёт.

Перед обучением скилл проверяет настройки AutoML и может направить запуск через `tao-run-automl`, если нужные схемы и шаблон спеки доступны. Продолжить или повторить обучение можно через `train` с checkpoint-путём. Для оценки и инференса нужны отдельные наборы тестовых и query-данных.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-train-reid -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-reid/SKILL.md

## Когда брать
- обучить TAO-модель для повторной идентификации людей
- оценить модель по метрике mAP
- запустить инференс на тестовых и query-данных
- экспортировать обученную модель
- возобновить обучение с checkpoint

## Примеры запросов агенту
- Обучи модель ReID по спеке `train.yaml` и сохрани результаты в настроенный каталог.
- Оцени модель по `evaluate.yaml` на тестовом наборе и query-данных.
- Запусти инференс по `inference.yaml`, затем экспортируй модель по `export.yaml`.

## 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) — 195 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