installation

द्वारा huggingface

prime-rl और इसके वैकल्पिक निर्भरताओं को कैसे स्थापित करें। प्रोजेक्ट सेट करते समय, FP8 मॉडल के लिए deep-gemm जैसी अतिरिक्त सुविधाएँ स्थापित करते समय, या समस्या निवारण करते समय उपयोग करें…

npx skills add https://github.com/huggingface/prime-rl --skill installation

Installation

Basic install

uv sync

This installs all core dependencies defined in pyproject.toml.

All extras at once

The recommended way to install for most users:

uv sync --all-extras

This installs all optional extras (flash-attn, flash-attn-cute, etc.) in one go.

FP8 inference with deep-gemm

For certain models like GLM-5-FP8, you need deep-gemm. Install it via the fp8-inference dependency group:

uv sync --group fp8-inference

This installs the pre-built deep-gemm wheel. No CUDA build step is needed.

Dev dependencies

uv sync --group dev

Installs pytest, ruff, pre-commit, and other development tools.

Key files

  • pyproject.toml — all dependencies, extras, and dependency groups
  • uv.lock — pinned lockfile (update with uv sync --all-extras)

huggingface की और Skills

sync-models
huggingface
chat-ui के मॉडल कॉन्फ़िग को HuggingFace राउटर के साथ सिंक करें — नए मॉडलों के लिए विवरण जोड़ें, reasoning-क्षमता वाले मॉडलों को फ़्लैग करें, 32B+ वाले मॉडलों के लिए आर्टिफैक्ट सक्षम करें…
custom-blocks
huggingface
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
huggingface
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
huggingface
SageMaker एंडपॉइंट (रियल-टाइम या एसिंक्रोनस) को ऑटोस्केलिंग, CloudWatch अलार्म और टैगिंग के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम बनाएं। इस स्किल का उपयोग तब करें जब कोई एंडपॉइंट बनाने वाला हो…
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
SageMaker मॉडल तैनाती के लिए सही सर्विंग कंटेनर चुनें और उसका वर्तमान इमेज URI खोजें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब किसी मॉडल को तैनात करने वाले हों...
Hugging Face Cli
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.
Hugging Face Datasets
huggingface
हगिंग फेस हब पर डेटासेट बनाएं और प्रबंधित करें। रिपॉजिटरी आरंभ करने, कॉन्फ़िग/सिस्टम प्रॉम्प्ट परिभाषित करने, पंक्ति अपडेट स्ट्रीम करने और SQL-आधारित डेटासेट क्वेरी/रूपांतरण का समर्थन करता है। व्यापक डेटासेट वर्कफ़्लो के लिए HF MCP सर्वर के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया।
Hugging Face Evaluation
huggingface
Hugging Face मॉडल कार्ड में मूल्यांकन परिणाम जोड़ें और प्रबंधित करें। README सामग्री से eval तालिकाएँ निकालने, Artificial Analysis API से स्कोर आयात करने, और vLLM/lighteval के साथ कस्टम मॉडल मूल्यांकन चलाने का समर्थन करता है। model-index मेटाडेटा प्रारूप के साथ काम करता है।