Resource: curated awesome-list for NVIDIA NIM integrations
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 領域
- content, documentation
調査の方向性
まず issue の本文とリンク先の awesome-list を確認してください。このリポジトリに、キュレーションされたリソースのための文書化された配置場所とコントリビューション形式があるか確認してください。「完了」とは、要求されたリソースの配置場所が明確で、そのスコープとメンテナンスに関する期待事項について合意されていることを意味するものとします。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hey everyone — I noticed there was no curated awesome-list for NVIDIA NIM so I built one. Covers 120+ models on the catalog, LangGraph/LangChain/LlamaIndex integrations, RAG pipelines, multi-agent workflows, and CLI tools. Would love contributions from people building with NIM:
https://github.com/DanielDeshmukh/awesome-nvidia-nim
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.2k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 10時間 15分
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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