installation

Как установить prime-rl и его опциональные зависимости. Используйте при настройке проекта, установке дополнительных компонентов, таких как deep-gemm для моделей FP8, или устранении неполадок…

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)

Больше skills от huggingface

sync-models
huggingface
Синхронизировать конфигурацию моделей chat-ui с маршрутизатором HuggingFace — добавлять описания для новых моделей, помечать модели с поддержкой рассуждений, включать артефакты для моделей с 32B+…
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
Создать эндпоинт SageMaker (реального времени или асинхронный) с автоматическим масштабированием, оповещениями CloudWatch и тегированием, включёнными по умолчанию. Используйте этот навык всякий раз, когда собираетесь создать…
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
Выберите подходящий контейнер для развертывания модели SageMaker и найдите его текущий URI образа. Используйте этот навык при подготовке к развертыванию модели в…
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
Создание и управление датасетами на Hugging Face Hub. Поддерживает инициализацию репозиториев, определение конфигураций/системных промптов, потоковое обновление строк, а также SQL-запросы и трансформацию датасетов. Разработан для работы совместно с HF MCP сервером для комплексных рабочих процессов с датасетами.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Добавление и управление результатами оценки в карточках моделей Hugging Face. Поддерживает извлечение таблиц оценки из содержимого README, импорт оценок из Artificial Analysis API и запуск пользовательских оценок моделей с помощью vLLM/lighteval. Работает с форматом метаданных model-index.