Habilidades when-training-neural-networks-use-flow-nexus-neural
🧠
when-training-neural-networks-use-flow-nexus-neural
Baixo Risco 🔑
Variáveis de ambiente⚙️
Comandos externos🌐
Acesso à rede📁
Acesso ao sistema de arquivos
Обучение нейронных сетей с использованием распределённой облачной инфраструктуры
Создание готовых к промышленному использованию ML-моделей требует сложной инфраструктуры для распределённого обучения. Этот навык автоматизирует весь процесс от проектирования архитектуры до облачного развёртывания с использованием платформы Flow Nexus.
Suporta: Claude Codex Code(CC)
1
Baixar o ZIP da skill
2
Upload no Claude
Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
3
Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "when-training-neural-networks-use-flow-nexus-neural". Обучи нейронную сеть для классификации изображений с 10 классами
Resultado esperado:
- ✓ Initialized Flow Nexus cluster with 4 training nodes
- ✓ Deployed 6-layer CNN architecture with dropout layers
- ✓ Achieved 94% validation accuracy after 87 epochs
- ✓ Model deployed at http://localhost:8000 with 67ms latency
- ✓ Performance report generated with benchmarking results
Auditoria de Segurança
Baixo Riscov5 • 1/17/2026
All static findings are false positives. The scanner incorrectly flagged legitimate ML training patterns as security risks. The skill uses standard shell scripts for Docker deployment, makes expected network calls to Flow Nexus API for cluster management, and stores configuration files - all necessary for neural network training workflows.
5
Arquivos analisados
1,915
Linhas analisadas
4
achados
5
Total de auditorias
Fatores de risco
🔑 Variáveis de ambiente (1)
⚙️ Comandos externos (133)
PROCESS.md:5-30 PROCESS.md:30-55 PROCESS.md:55-56 PROCESS.md:56-57 PROCESS.md:57-60 PROCESS.md:60-85 PROCESS.md:85-86 PROCESS.md:86-87 PROCESS.md:87-88 PROCESS.md:88-91 PROCESS.md:91-92 PROCESS.md:92-117 PROCESS.md:117-118 PROCESS.md:118-119 PROCESS.md:119-120 PROCESS.md:120-123 PROCESS.md:123-124 PROCESS.md:124-125 PROCESS.md:125-155 PROCESS.md:155-156 PROCESS.md:156-157 PROCESS.md:157-158 PROCESS.md:158-161 PROCESS.md:161-162 PROCESS.md:162-195 PROCESS.md:195-196 PROCESS.md:196-197 PROCESS.md:197-198 PROCESS.md:198-199 PROCESS.md:199-200 PROCESS.md:200-203 PROCESS.md:203-204 PROCESS.md:204-205 PROCESS.md:205-206 PROCESS.md:206-217 PROCESS.md:217-234 PROCESS.md:234-238 PROCESS.md:238-253 PROCESS.md:253-314 PROCESS.md:314-320 PROCESS.md:320-403 PROCESS.md:403-408 PROCESS.md:408-414 PROCESS.md:318 PROCESS.md:314-320 README.md:7-23 skill-report.json:16-17 SKILL.md:8-35 SKILL.md:35-54 SKILL.md:54-60 SKILL.md:60-107 SKILL.md:107-113 SKILL.md:113-116 SKILL.md:116-136 SKILL.md:136-139 SKILL.md:139-166 SKILL.md:166-175 SKILL.md:175-180 SKILL.md:180-192 SKILL.md:192-251 SKILL.md:251-254 SKILL.md:254-295 SKILL.md:295-298 SKILL.md:298-335 SKILL.md:335-344 SKILL.md:344-348 SKILL.md:348-361 SKILL.md:361-384 SKILL.md:384-387 SKILL.md:387-421 SKILL.md:421-424 SKILL.md:424-471 SKILL.md:471-480 SKILL.md:480-484 SKILL.md:484-497 SKILL.md:497-566 SKILL.md:566-569 SKILL.md:569-598 SKILL.md:598-601 SKILL.md:601-642 SKILL.md:642-651 SKILL.md:651-655 SKILL.md:655-668 SKILL.md:668-706 SKILL.md:706-709 SKILL.md:709-729 SKILL.md:729-732 SKILL.md:732-854 SKILL.md:854-856 SKILL.md:856-859 SKILL.md:859-863 SKILL.md:863-866 SKILL.md:866-868 SKILL.md:868-874 SKILL.md:874-890 SKILL.md:890-900 SKILL.md:900-909 SKILL.md:909-951 SKILL.md:951-957 SKILL.md:112 SKILL.md:179 SKILL.md:194 SKILL.md:347 SKILL.md:363 SKILL.md:411 SKILL.md:459 SKILL.md:483 SKILL.md:499 SKILL.md:500 SKILL.md:579 SKILL.md:606 SKILL.md:654 SKILL.md:678 SKILL.md:728 SKILL.md:903 SKILL.md:908 SKILL.md:107-113 SKILL.md:175-180 SKILL.md:192-251 SKILL.md:344-348 SKILL.md:361-384 SKILL.md:387-421 SKILL.md:424-471 SKILL.md:480-484 SKILL.md:497-566 SKILL.md:569-598 SKILL.md:601-642 SKILL.md:651-655 SKILL.md:668-706 SKILL.md:709-729 SKILL.md:900-909 SKILL.md:457 SKILL.md:811
🌐 Acesso à rede (12)
📁 Acesso ao sistema de arquivos (1)
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →
Pontuação de qualidade
38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
83
Conteúdo
21
Comunidade
90
Segurança
74
Conformidade com especificações
O Que Você Pode Construir
Обучение пользовательских моделей классификации
Создание и развёртывание нейронных сетей для классификации изображений, текста или табличных данных с автоматической настройкой гиперпараметров
Масштабирование инфраструктуры обучения моделей
Распределение обучения по нескольким облачным узлам для сокращения времени обучения и эффективной обработки больших наборов данных
Развёртывание AI-продуктов в промышленную эксплуатацию
Получение готовых к промышленной эксплуатации ML-моделей с API, мониторингом и инфраструктурой масштабирования менее чем за 90 минут
Tente Estes Prompts
Базовое обучение классификатора
Обучи нейронную сеть для классификации отзывов клиентов на положительные, отрицательные или нейтральные с использованием платформы Flow Nexus
Проектирование пользовательской архитектуры
Создай 6-слойный энкодер-трансформер для классификации текста с 512-мерными эмбеддингами и 8 головками внимания
Оптимизация производительности
Улучши точность моей нейронной сети выше 90%, сохраняя задержку вывода ниже 100 мс с использованием распределённого обучения
Промышленное развёртывание
Разверни мою обученную модель в промышленную эксплуатацию с Docker-контейнерами, конечными точками мониторинга и конфигурацией автомасштабирования
Melhores Práticas
- Отслеживайте метрики обучения каждые 5 эпох и регулярно сохраняйте контрольные точки для предотвращения потери данных
- Проверяйте производительность модели на отложенной тестовой выборке перед развёртыванием для обеспечения готовности к промышленной эксплуатации
- Используйте топологию mesh для распределённого обучения для оптимизации связи между узлами
Evitar
- Не пропускайте фазу валидации, даже если точность обучения выглядит хорошо — всегда проверяйте на невиденных данных
- Избегайте развёртывания моделей без настройки мониторинга — проблемы в промышленной эксплуатации требуют немедленного обнаружения
- Никогда не используйте гиперпараметры по умолчанию без настройки — всегда оптимизируйте для вашего конкретного набора данных
Perguntas Frequentes
Требуется ли платформа Flow Nexus для этого навыка?
Да, вам нужна учётная запись Flow Nexus. Навык использует их инфраструктуру распределённого обучения и API.
Какие типы нейронных сетей я могу обучать?
Навык поддерживает трансформеры, свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и пользовательские архитектуры через конфигурацию JSON.
Сколько стоит распределённое обучение?
Стоимость зависит от размера кластера и продолжительности обучения. Базовые кластеры начинаются с 4 узлов и масштабируются в зависимости от потребностей.
Безопасны ли мои обучающие данные на платформе?
Flow Nexus использует зашифрованные песочницы E2B. Ваши данные остаются изолированными и удаляются после завершения обучения.
Могу ли я развернуть в своём собственном облаке вместо Docker?
Навык генерирует конфигурации развёртывания, которые могут быть адаптированы для AWS, GCP или Azure с незначительными изменениями.
Что если обучение завершается неудачей или не сходится?
Навык включает автоматическую логику повторных попыток и предложит корректировки гиперпараметров на основе анализа сбоев.