installation

tarafından huggingface

prime-rl ve isteğe bağlı bağımlılıklarının nasıl kurulacağı. Projeyi kurarken, FP8 modelleri için deep-gemm gibi ekstraları yüklerken veya sorun giderirken kullanın…

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 tarafından daha fazla skill

sync-models
huggingface
Sohbet arayüzünün model yapılandırmasını HuggingFace yönlendiricisiyle senkronize edin — yeni modeller için açıklamalar ekleyin, akıl yürütme yapabilenleri işaretleyin, 32B+ modeller için yapıtları etkinleştirin…
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
Otomatik ölçeklendirme, CloudWatch alarmları ve etiketleme varsayılan olarak etkin olan bir SageMaker uç noktası (gerçek zamanlı veya async) oluşturun. Bir… oluşturulacaksa bu beceriyi kullanın.
hf-cloud-serving-image-selection
huggingface
SageMaker model dağıtımı için doğru sunucu konteynerini seçin ve mevcut görüntü URI'sini bulun. Bir modeli dağıtmayı planlarken bu beceriyi kullanın.
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
Hugging Face Hub'da veri kümeleri oluşturun ve yönetin. Depo başlatma, yapılandırma/sistem istemleri tanımlama, satır güncellemelerini akışla aktarma ve SQL tabanlı veri kümesi sorgulama/dönüştürme işlemlerini destekler. Kapsamlı veri kümesi iş akışları için HF MCP sunucusuyla birlikte çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
Hugging Face Evaluation
huggingface
Hugging Face model kartlarında değerlendirme sonuçları ekleyin ve yönetin. README içeriğinden değerlendirme tablolarını çıkarma, Artificial Analysis API'den puanları içe aktarma ve vLLM/lighteval ile özel model değerlendirmeleri çalıştırmayı destekler. Model-index meta veri formatıyla çalışır.