研究活動を支えるドキュメントとコードを置いています．
研究室の PC を使い始めてから日々の作業に慣れるまでの流れに沿って，SSH でのログイン，VSCode でのリモート開発，Anaconda による環境構築，メモリ削減と高速化，よく使うコマンドをまとめています． 気づいたことや新しく分かったことがあれば，メンバーは誰でも直接書き加えられます．Issue や Pull Request を通す必要も，誰かの許可を待つ必要もありません．
→ handbook（研究室メンバー限定）
メンバーが自身の研究のために作ったものです．研究室の公式な成果物ではありませんが，同じように研究を進める人にも役立つと思うので公開しています． いずれも個人のリポジトリなので，改善案や不具合は Issue や Pull Request で気軽に寄せてください． 公開したいものがあれば，メンバーは誰でもこの節に足せます．
PyTorch 向けの軽量な学習フレームワークです．
BaseTrainer を継承して setup()，compute_loss()，compute_metrics() の3つを実装するだけで，チェックポイント保存，early stopping，メトリクスの記録と可視化，ログ出力，ライブ Web ダッシュボードまでが揃います．
混合精度学習と勾配累積にも対応しており，限られた GPU メモリでも学習を回せます．
→ train4all（作：tomoking2004）
日々の開発を一つの美の基準（BEAUTY.md）で貫くために作った，Claude Code のプラグインマーケットプレイスです．
構想から仕上げ・記録・運用までを6つのプラグインが受け持ち，基準を満たしているかは走査スクリプトが機械的に検証します．
マーケットプレイスは各自で持てるので，自分のスキルを整備するときの一例として参照してください．
