# tao-train-single-step

Запускает стандартный пайплайн обучения, оценки и экспорта моделей NVIDIA TAO без циклов AutoML. Пригодится для одиночного дообучения на размеченном датасете.

- 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-single-step/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-26
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tao-train-single-step

## Что делает

Скилл настраивает классическое обучение с учителем для архитектур NVIDIA TAO (включая clip, nvdinov2 или grounding_dino). Он последовательно готовит этапы тренировки, проверки метрик при наличии датасета валидации и финального экспорта артефактов. Если для модели включён AutoML, скилл перенаправит процесс в модуль автоматического подбора параметров, пока `automl_policy` явно не переведён в значение `off`.

Внутри процесс опирается на контейнеры: скрипт `scripts/resolve_tao_image.py` подбирает образ среды, который агент согласует с пользователем перед генерацией файлов запуска. Виртуальные окружения Python на хосте или `uv` используются исключительно как панель управления. Само обучение всегда остаётся изолированным внутри контейнера.

Без установленных на хосте Docker и `nvidia-container-toolkit` запуск завершится ошибкой. Если рабочая сессия не инициализирована через единый плагин TAO, сначала потребуется запустить скилл `tao-setup` для проверки ключей доступа и окружения.

## Требования
- Работает с: Docker

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

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

## Когда брать
- запустить одиночный цикл fine-tuning для модели NVIDIA TAO
- отключить AutoML для прямого обучения без подбора гиперпараметров
- проверить и экспортировать веса после завершения тренировки
- подобрать правильный Docker-образ для выбранной нейросети

## Примеры запросов агенту
- Запусти одиночное обучение модели grounding_dino на датасете s3://bucket/train/ без AutoML
- Начни обычный train run для nvdinov2 с интервалом отчётов раз в 10 минут
- Обучи clip на s3://data/train, сделай eval и экспортируй итоговую модель

## Похожие
- [gpu-server-management](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gpu-server-management.md) — скилл · 331 установка
- [debug-openshell-cluster](https://affpapa.org/nevibecode/skills/debug-openshell-cluster.md) — скилл · 474 установки
- [run-train](https://affpapa.org/nevibecode/skills/run-train.md) — скилл · 336500 установок
- [nemo-evaluator-sdk](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-evaluator-sdk.md) — скилл · 943 установки
- [runpod-usage](https://affpapa.org/nevibecode/skills/runpod-usage.md) — скилл · 12500 установок
- [runpod-templates](https://affpapa.org/nevibecode/skills/runpod-templates.md) — скилл · 10100 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