Hugging Face Cli
por huggingface
Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.
npx skills add https://github.com/huggingface/skills --skill hugging-face-cliMás skills de huggingface
sync-models
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Sincroniza la configuración de modelos de chat-ui con el router de HuggingFace: añade descripciones para modelos nuevos, marca los que tienen capacidad de razonamiento, habilita artefactos para modelos con 32B+…
custom-blocks
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Use when the user has written (or wants to write) a `ModularPipelineBlocks` subclass in a local Python file and needs to package it into a Hub-uploadable…
self-review
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Use before opening a PR, or whenever asked to self-review a diffusers contribution. Applies the same rubric as the `@claude` CI (checks the diff against…
hf-cloud-sagemaker-production-defaults
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Crear un endpoint de SageMaker (en tiempo real o asíncrono) con autoescalado, alarmas de CloudWatch y etiquetado habilitado por defecto. Usa esta habilidad siempre que estés a punto de crear un…
hf-cloud-serving-image-selection
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Selecciona el contenedor de servicio adecuado para una implementación de modelo SageMaker y encuentra su URI de imagen actual. Usa esta habilidad cada vez que estés a punto de implementar un modelo en un…
Hugging Face Datasets
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Crear y gestionar conjuntos de datos en Hugging Face Hub. Permite inicializar repositorios, definir configuraciones/indicaciones del sistema, transmitir actualizaciones de filas y realizar consultas/transformaciones de conjuntos de datos basadas en SQL. Diseñado para funcionar junto con el servidor HF MCP para flujos de trabajo integrales de conjuntos de datos.
Hugging Face Evaluation
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Agregar y gestionar resultados de evaluación en tarjetas de modelo de Hugging Face. Permite extraer tablas de evaluación del contenido README, importar puntuaciones desde la API de Artificial Analysis y ejecutar evaluaciones de modelo personalizadas con vLLM/lighteval. Funciona con el formato de metadatos model-index.
Hugging Face Jobs
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Ejecuta cualquier carga de trabajo en la infraestructura de Hugging Face Jobs. Incluye scripts UV, trabajos basados en Docker, selección de hardware, estimación de costos, autenticación con tokens, gestión de secretos, configuración de tiempo de espera y persistencia de resultados. Diseñado para cargas de trabajo de cómputo de propósito general, incluyendo procesamiento de datos, inferencia, experimentos, trabajos por lotes y cualquier tarea basada en Python.