Skills de Hugging Face

Adicionar descrições para novos modelos do roteador HuggingFace à configuração do chat-ui. Use quando novos modelos forem lançados no roteador e precisarem de descrições…

Corrige verificações de tipagem quebradas detectadas por ty, make typing ou make check-repo. Use quando erros de tipagem aparecerem em execuções locais, CI ou logs de PR.

Fornece orientação para escrever e avaliar kernels CUDA otimizados para GPUs NVIDIA (H100, A100, T4) voltados para HuggingFace diffusers e transformers…

Construa UIs e demos web Gradio em Python. Use ao criar ou editar aplicativos Gradio, componentes, listeners de eventos, layouts ou chatbots.

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing models, datasets, spaces, buckets, repos, papers, jobs, and more on the Hugging Face Hub.…

Use o Hugging Face Hub por meio das ferramentas do servidor MCP. Pesquise modelos, datasets, Spaces, papers. Obtenha detalhes de repositórios, busque documentação, execute jobs de computação e use Gradio…

Gere notas de versão do Hugging Face Hub (huggingface_hub) a partir de arquivos JSON de PR em cache. Use quando for solicitado a redigir notas de versão a partir de arquivos de PR.

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.

Criar e gerenciar datasets no Hugging Face Hub. Suporta inicialização de repositórios, definição de configurações/prompts de sistema, atualização de linhas em streaming e consulta/transformação de datasets baseada em SQL. Projetado para funcionar junto ao servidor MCP do HF para fluxos de trabalho abrangentes com datasets.

Adicionar e gerenciar resultados de avaliação em model cards do Hugging Face. Suporta extração de tabelas de avaliação do conteúdo do README, importação de pontuações da API Artificial Analysis e execução de avaliações personalizadas de modelos com vLLM/lighteval. Funciona com o formato de metadados model-index.

Execute qualquer workload na infraestrutura de Hugging Face Jobs. Abrange scripts UV, jobs baseados em Docker, seleção de hardware, estimativa de custos, autenticação com tokens, gerenciamento de segredos, configuração de timeout e persistência de resultados. Projetado para workloads de computação de uso geral, incluindo processamento de dados, inferência, experimentos, jobs em lote e qualquer tarefa baseada em Python.

Treine ou ajuste modelos de linguagem usando TRL (Transformer Reinforcement Learning) na infraestrutura de Jobs do Hugging Face. Abrange os métodos de treinamento SFT, DPO, GRPO e modelagem de recompensa, além da conversão para GGUF para implantação local. Inclui orientações sobre preparação de conjuntos de dados, seleção de hardware, estimativa de custos e persistência de modelos.

Publique e gerencie artigos de pesquisa no Hugging Face Hub. Suporta a criação de páginas de artigos, vinculação de artigos a modelos/conjuntos de dados, reivindicação de autoria e geração de artigos de pesquisa profissionais baseados em markdown.

Construa scripts e ferramentas reutilizáveis usando a API do Hugging Face. Útil ao encadear ou combinar chamadas de API, ou quando tarefas forem repetidas/automatizadas. Cria scripts de linha de comando reutilizáveis para buscar, enriquecer ou processar dados do Hugging Face Hub.

Acompanhe e visualize experimentos de treinamento de ML com o Trackio. Use ao registrar métricas durante o treinamento (API Python) ou ao recuperar/analisar métricas registradas (CLI). Suporta visualização em dashboard em tempo real, sincronização com HF Space e saída JSON para automação.

Use esta skill para fluxos de trabalho da API Hugging Face Dataset Viewer que buscam metadados de subconjuntos/divisões, paginam linhas, pesquisam texto, aplicam filtros, baixam parquet…

Treina e ajusta modelos de detecção de objetos (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS) usando Hugging Face Transformers em GPUs na nuvem do Hugging Face Jobs. Abrange…

Consulte e leia páginas de papers do Hugging Face em markdown, e use a API de papers para metadados estruturados como autores, modelos/datasets/spaces vinculados, Github…

Treina e ajusta modelos de visão para detecção de objetos (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), classificação de imagens (modelos timm — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…

Encontra os melhores modelos para uma tarefa consultando leaderboards oficiais de benchmarks do HF, enriquecendo os resultados com dados de tamanho do modelo, filtrando para o que cabe no dispositivo do usuário e retornando uma tabela de comparação com pontuações de benchmark.

Execute avaliações para modelos do Hugging Face Hub usando inspect-ai e lighteval em hardware local. Use para seleção de backend, avaliações em GPU local e escolha entre…

Use esta skill para fluxos de trabalho da API Hugging Face Dataset Viewer que buscam metadados de subconjuntos/divisões, paginam linhas, pesquisam texto, aplicam filtros, baixam parquet…

Crie UIs web e demos Gradio em Python. Use ao criar ou editar aplicativos Gradio, componentes, listeners de eventos, layouts ou chatbots.

Esta habilidade deve ser usada quando os usuários quiserem executar qualquer carga de trabalho na infraestrutura de Hugging Face Jobs. Abrange scripts UV, jobs baseados em Docker, seleção de hardware,…

Treine ou ajuste modelos de linguagem e visão usando TRL (Transformer Reinforcement Learning) ou Unsloth com a infraestrutura de Jobs do Hugging Face. Abrange SFT, DPO,…

Use para selecionar modelos para executar localmente com llama.cpp e GGUF em CPU, Mac Metal, CUDA ou ROCm. Abrange como encontrar GGUFs, seleção de quantização, execução de servidores, exatamente…

Publique e gerencie artigos de pesquisa no Hugging Face Hub. Suporta a criação de páginas de artigos, vinculação de artigos a modelos/conjuntos de dados, reivindicação de autoria e geração de…

Consulte e leia páginas de papers do Hugging Face em markdown, e use a API de papers para metadados estruturados como autores, modelos/datasets/spaces vinculados, Github…

Use esta habilidade quando o usuário quiser construir ferramentas/scripts ou realizar uma tarefa onde usar dados da API do Hugging Face ajudaria. Isso é especialmente útil…

Acompanhe e visualize experimentos de treinamento de ML com o Trackio. Use ao registrar métricas durante o treinamento (API Python), disparar alertas para diagnósticos de treinamento ou…

Treina e ajusta modelos de visão para detecção de objetos (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), classificação de imagens (modelos timm — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…

Iniciar e testar o servidor de inferência prime-rl. Use quando solicitado a executar inferência, iniciar vLLM, testar um modelo ou iniciar o servidor de inferência.

Fornece orientação para escrever e avaliar kernels Triton otimizados para GPUs AMD (MI355X, R9700) no ROCm, voltados para difusores HuggingFace (LTX-Video, SD3,…)

Como escrever e usar configurações TOML no prime-rl. Use ao criar arquivos de configuração, executar comandos com configurações ou substituir valores de configuração via CLI.

Train or fine-tune sentence-transformers models across `SentenceTransformer` (bi-encoder; dense or static embedding model; for retrieval, similarity,…

Use Transformers.js para executar modelos de machine learning de última geração diretamente em JavaScript/TypeScript. Suporta PLN (classificação de texto, tradução,…

Treine e ajuste modelos de linguagem transformer usando TRL (Transformers Reinforcement Learning). Suporta treinamento de SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO e Modelo de Recompensa…