Hugging Face Tool Builder

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.

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.

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.

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.

Entrena o ajusta modelos de lenguaje usando TRL (Transformer Reinforcement Learning) en la infraestructura de trabajos de Hugging Face. Cubre los métodos de entrenamiento SFT, DPO, GRPO y modelado de recompensas, además de la conversión a GGUF para implementación local. Incluye orientación sobre preparación de conjuntos de datos, selección de hardware, estimación de costos y persistencia del modelo.

Publica y gestiona artículos de investigación en Hugging Face Hub. Permite crear páginas de artículos, vincularlos a modelos/conjuntos de datos, reclamar autoría y generar artículos de investigación profesionales basados en Markdown.

Seguimiento y visualización de experimentos de entrenamiento de ML con Trackio. Úsalo para registrar métricas durante el entrenamiento (API de Python) o para recuperar/analizar métricas registradas (CLI). Admite visualización en tablero en tiempo real, sincronización con HF Space y salida JSON para automatización.

Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui configuration. Use when new models are released on the router and need descriptions…