Build, integrate, fine-tune, and evaluate Meta SAM 3 with reproducible commands and minimal setup friction.
| Install SAM 3 and run first inference | Follow setup in references/setup-and-inference.md | | Add SAM 3 to an existing Python app | Generate starter code with scripts/createinferencestarter.py and adapt API calls | | Verify environment before setup/inference | Run scripts/sam3preflightcheck.py |
| Fine-tune on custom data | Use references/training-and-eval.md training flow and config guidance | | Run SA-Co benchmarks or eval custom predictions | Use eval commands in references/training-and-eval.md and upstream scripts/eval/ docs | | Debug runtime failures | Run the troubleshooting checklist in references/setup-and-inference.md |
텍스트, 포인트, 상자 및 마스크 프롬프트를 사용하여 개방형 어휘 이미지 및 비디오 분할을 위해 Meta SAM 3(facebookresearch/sam3)를 만들고 작업하세요. SAM3 환경 설정, Hugging Face 체크포인트 액세스 요청, 추론 스크립트 생성, SAM3를 Python 앱에 통합, sam3/train 구성으로 미세 조정, SA-Co 또는 사용자 정의 평가 실행 또는 CUDA/체크포인트/프롬프트 파이프라인 문제 디버깅 시 사용합니다. 출처: jakerains/agentskills.