Skills Hugging Face

Thêm mô tả cho các mô hình mới từ bộ định tuyến HuggingFace vào c

Fixes broken typing checks detected by ty, make typing, or make check-repo. Use when typing errors appear in local runs, CI, or PR logs.

Sửa các kiểm tra kiểu bị hỏng được phát hiện bởi ty, make typing, hoặc make check-repo. Sử dụng khi lỗi kiểu xuất hiện trong các lần chạy cục bộ, CI, hoặc nhật ký PR.

Review code changes for bugs and alignment with OpenEnv principles and RFCs. Use when reviewing PRs, checking code before commit, or when asked to review…

Xem xét các thay đổi mã nguồn để tìm lỗi và đảm bảo phù hợp với các nguyên tắc OpenEnv và RFC. Sử dụng khi xem xét PR, kiểm tra mã trước khi commit, hoặc khi được yêu cầu xem xét…

Cung cấp hướng dẫn về việc viết, tối ưu hóa và đánh giá hiệu năng các nhân CPU C++ với SIMD intrinsics (AVX2/AVX512) cho hệ sinh thái nhân của Hugging Face. Bao gồm…

Provides guidance for writing, optimizing, and benchmarking C++ CPU kernels with SIMD intrinsics (AVX2/AVX512) for the Hugging Face kernels ecosystem. Includes…

Provides guidance for writing and benchmarking optimized CUDA kernels for NVIDIA GPUs (H100, A100, T4) targeting HuggingFace diffusers and transformers…

Cung cấp hướng dẫn để viết và đánh giá hiệu năng các nhân CUDA tối ưu hóa cho GPU NVIDIA (H100, A100, T4) nhắm đến các bộ khuếch tán và máy biến áp của 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…

Triển khai môi trường OpenEnv lên Hugging Face Spaces. Sử dụng khi được yêu cầu triển khai, đẩy lên Hugging Face, hoặc cập nhật một space.

Deploy an OpenEnv environment to Hugging Face Spaces. Use when asked to deploy, push to Hugging Face, or update a space.

Use when the user wants to run a diffusers pipeline from a terminal (one-off generation, batch jobs, smoke-testing a new model), run on HF Sandbox hardware via…

Kỹ năng fixture mẫu để kiểm thử hành động

Example fixture skill for action smoke tests

Tạo môi trường OpenEnv từ một trường hợp sử dụng cụ thể (ví dụ: "tạo môi trường cho thư viện textarena"). Sử dụng khi được yêu cầu thiết kế hoặc triển khai một…

Generate OpenEnv environments from a concrete use case (for example, "generate an env for the library textarena"). Use when asked to design or implement a new…

Xây dựng giao diện web và bản demo Gradio bằng Python. Sử dụng khi tạo hoặc chỉnh sửa ứng dụng Gradio, thành phần, trình lắng nghe sự kiện, bố cục hoặc chatbot.

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

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now…

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing repositories, models, datasets, and Spaces on the Hugging Face Hub. Replaces now…

Khám phá ngữ cảnh AWS cục bộ của người dùng (hồ sơ hoạt động, khu vực, ID tài khoản, danh tính người gọi) khi bắt đầu bất kỳ tác vụ AWS nào. Sử dụng kỹ năng này trước bất kỳ tác vụ AWS nào khác…

Thiết lập môi trường Python độc lập cho công việc SageMaker / AWS, với phiên bản Python phù hợp và boto3 hiện tại. Sử dụng kỹ năng này bất cứ khi nào mã Python sẽ được…

Lập kế hoạch và điều phối việc triển khai một mô hình lên Amazon SageMaker AI. Sử dụng kỹ năng này bất cứ khi nào người dùng muốn triển khai, lưu trữ, phục vụ hoặc công khai một mô hình trên…

Đảm bảo tồn tại một vai trò thực thi SageMaker có thể sử dụng trước khi triển khai hoặc huấn luyện. Sử dụng kỹ năng này bất cứ khi nào sắp tạo một endpoint, mô hình, huấn luyện SageMaker…

Create a SageMaker endpoint (real-time or async) with autoscaling, CloudWatch alarms, and tagging enabled by default. Use this skill whenever about to create a…

Chọn container phục vụ phù hợp cho việc triển khai mô hình SageMaker và tìm URI hình ảnh hiện tại của nó. Sử dụng kỹ năng này bất cứ khi nào sắp triển khai một mô hình lên…

Sử dụng Hugging Face Hub qua các công cụ máy chủ MCP. Tìm kiếm mô hình, bộ dữ liệu, Spaces, bài báo. Lấy chi tiết kho lưu trữ, tải tài liệu, chạy tác vụ tính toán và sử dụng Gradio…

Use Hugging Face Hub via MCP server tools. Search models, datasets, Spaces, papers. Get repo details, fetch documentation, run compute jobs, and use Gradio…

CLI của Hugging Face để ước tính bộ nhớ cần thiết nhằm tải trọng số mô hình Safetensors hoặc GGUF cho suy luận từ Hugging Face Hub

Generate Hugging Face Hub (huggingface_hub) release notes from cached PR JSON files. Use when asked to draft release notes from PR files.

Tạo ghi chú phát hành Hugging Face Hub (huggingface_hub) từ các tệp JSON PR đã lưu trong bộ nhớ đệm. Sử dụng khi được yêu cầu soạn thảo ghi chú phát hành từ các tệp PR.

Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv`…

Diagnose and recover failing or stuck Hugging Face Space deployments for OpenEnv environments. Use when deploying envs from `envs/` to the Hub (`openenv`…

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.

Tạo và quản lý tập dữ liệu trên Hugging Face Hub. Hỗ trợ khởi tạo kho lưu trữ, định nghĩa cấu hình/lời nhắc hệ thống, cập nhật hàng dữ liệu theo luồng, và truy vấn/chuyển đổi tập dữ liệu dựa trên SQL. Được thiết kế để hoạt động cùng với máy chủ HF MCP cho các quy trình làm việc tập dữ liệu toàn diện.

Thêm và quản lý kết quả đánh giá trong thẻ mô hình Hugging Face. Hỗ trợ trích xuất bảng đánh giá từ nội dung README, nhập điểm số từ API Artificial Analysis, và chạy đánh giá mô hình tùy chỉnh với vLLM/lighteval. Hoạt động với định dạng siêu dữ liệu model-index.

Chạy bất kỳ khối lượng công việc nào trên cơ sở hạ tầng Hugging Face Jobs. Bao gồm các tập lệnh UV, công việc dựa trên Docker, lựa chọn phần cứng, ước tính chi phí, xác thực bằng token, quản lý bí mật, cấu hình thời gian chờ và lưu trữ kết quả. Được thiết kế cho các khối lượng công việc tính toán đa năng bao gồm xử lý dữ liệu, suy luận, thử nghiệm, công việc hàng loạt và bất kỳ tác vụ nào dựa trên Python.

Huấn luyện hoặc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ bằng TRL (Transformer Reinforcement Learning) trên cơ sở hạ tầng Jobs của Hugging Face. Bao gồm các phương pháp huấn luyện SFT, DPO, GRPO và mô hình phần thưởng, cùng với chuyển đổi GGUF để triển khai cục bộ. Có hướng dẫn về chuẩn bị tập dữ liệu, lựa chọn phần cứng, ước tính chi phí và duy trì mô hình.

Xuất bản và quản lý các bài báo nghiên cứu trên Hugging Face Hub. Hỗ trợ tạo trang bài báo, liên kết bài báo với mô hình/bộ dữ liệu, xác nhận quyền tác giả và tạo các bài viết nghiên cứu chuyên nghiệp dựa trên markdown.

Xây dựng các tập lệnh và công cụ có thể tái sử dụng bằng cách sử dụng API Hugging Face. Hữu ích khi kết nối hoặc kết hợp các lệnh gọi API, hoặc khi các tác vụ sẽ được lặp lại/tự động hóa. Tạo ra các tập lệnh dòng lệnh có thể tái sử dụng để tìm nạp, làm giàu hoặc xử lý dữ liệu từ Hugging Face Hub.

Theo dõi và trực quan hóa các thí nghiệm huấn luyện ML với Trackio. Sử dụng khi ghi nhật ký các chỉ số trong quá trình huấn luyện (API Python) hoặc truy xuất/phân tích các chỉ số đã ghi (CLI). Hỗ trợ trực quan hóa bảng điều khiển thời gian thực, đồng bộ HF Space và đầu ra JSON để tự động hóa.

Sử dụng kỹ năng này cho các quy trình làm việc với API Hugging Face Dataset Viewer nhằm lấy siêu dữ liệu tập con/phân tách, phân trang hàng, tìm kiếm văn bản, áp dụng bộ lọc, tải xuống parquet…

Add evaluation results to Hugging Face model repositories using the .eval_results/ format. Uses HF CLI for PR management and manual YAML creation.

Thêm kết quả đánh giá vào kho lưu trữ mô hình Hugging Face bằng định dạng .eval_results/. Sử dụng HF CLI để quản lý PR và tạo YAML thủ công.

Huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình phát hiện đối tượng (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS) sử dụng Hugging Face Transformers trên GPU đám mây Hugging Face Jobs. Bao gồm…

Tra cứu và đọc các trang bài báo của Hugging Face ở định dạng markdown, đồng thời sử dụng API bài báo để lấy siêu dữ liệu có cấu trúc như tác giả, các mô hình/tập dữ liệu/không gian/Github được liên kết…

Huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình thị giác cho phát hiện đối tượng (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), phân loại hình ảnh (các mô hình timm — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…

Tìm các mô hình tốt nhất cho một tác vụ bằng cách truy vấn bảng xếp hạng điểm chuẩn chính thức của HF, làm giàu kết quả với dữ liệu kích thước mô hình, lọc để phù hợp với thiết bị của người dùng, và trả về bảng so sánh với điểm số điểm chuẩn.

Chạy đánh giá cho các mô hình Hugging Face Hub bằng inspect-ai và lighteval trên phần cứng cục bộ. Sử dụng để lựa chọn backend, đánh giá GPU cục bộ và lựa chọn giữa…

Sử dụng kỹ năng này cho các quy trình làm việc với Hugging Face Dataset Viewer API để lấy siêu dữ liệu tập con/phân tách, phân trang hàng, tìm kiếm văn bản, áp dụng bộ lọc, tải xuống parquet…

Xây dựng giao diện web và bản demo Gradio bằng Python. Sử dụng khi tạo hoặc chỉnh sửa ứng dụng Gradio, thành phần, trình lắng nghe sự kiện, bố cục hoặc chatbot.

Kỹ năng này nên được sử dụng khi người dùng muốn chạy bất kỳ khối lượng công việc nào trên cơ sở hạ tầng Hugging Face Jobs. Bao gồm các tập lệnh UV, công việc dựa trên Docker, lựa chọn phần cứng,…

Huấn luyện hoặc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ và thị giác bằng cách sử dụng TRL (Transformer Reinforcement Learning) hoặc Unsloth với cơ sở hạ tầng Jobs của Hugging Face. Bao gồm SFT, DPO,…

Sử dụng để chọn các mô hình chạy cục bộ với llama.cpp và GGUF trên CPU, Mac Metal, CUDA hoặc ROCm. Bao gồm việc tìm GGUFs, chọn lượng tử, chạy máy chủ, chính xác…

Xây dựng và xuất bản bản demo Gradio lên Hugging Face Spaces cho LoRA do người dùng cung cấp. Sử dụng khi ai đó yêu cầu tạo, sinh, triển khai hoặc xuất bản một Space, bản demo,…

Xuất bản và quản lý các bài báo nghiên cứu trên Hugging Face Hub. Hỗ trợ tạo trang bài báo, liên kết bài báo với mô hình/bộ dữ liệu, xác nhận quyền tác giả, và tạo…

Tra cứu và đọc các trang bài báo của Hugging Face ở định dạng markdown, đồng thời sử dụng API bài báo để lấy siêu dữ liệu có cấu trúc như tác giả, các mô hình/bộ dữ liệu/không gian được liên kết, Github…

Xây dựng, triển khai và duy trì các ứng dụng trên Hugging Face Spaces — Gradio / Docker / Static SDKs, ZeroGPU và phần cứng chuyên dụng, tải mô hình, gỡ lỗi,…

Sử dụng kỹ năng này khi người dùng muốn xây dựng công cụ/tập lệnh hoặc hoàn thành một tác vụ mà việc sử dụng dữ liệu từ Hugging Face API sẽ hữu ích. Điều này đặc biệt hữu ích…

Theo dõi và trực quan hóa các thí nghiệm huấn luyện ML với Trackio. Sử dụng khi ghi nhật ký số liệu trong quá trình huấn luyện (API Python), kích hoạt cảnh báo cho chẩn đoán huấn luyện, hoặc…

Huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình thị giác cho phát hiện đối tượng (D-FINE, RT-DETR v2, DETR, YOLOS), phân loại hình ảnh (các mô hình timm — MobileNetV3, MobileViT, ResNet,…

AI demos and GPU compute with Gradio Spaces and Hugging Face Spaces ZeroGPU. Use when writing or reviewing code that uses `@spaces.GPU`, configuring…

Make tests pass. Invoke after /write-tests produces failing tests.

Làm cho các bài kiểm tra vượt qua. Gọi sau khi /write-tests tạo ra các bài kiểm tra thất bại.

Khởi động và kiểm tra máy chủ suy luận prime-rl. Sử dụng khi được yêu cầu chạy suy luận, khởi động vLLM, kiểm tra mô hình hoặc khởi chạy máy chủ suy luận.

Scaffold a PhysicsIntern research workspace in the current folder. Run only when the user explicitly invokes it to set up a new physics/maths research…

Scaffold a PhysicsIntern research workspace in the current folder.

Cách cài đặt prime-rl và các phụ thuộc tùy chọn của nó. Sử dụng khi thiết lập dự án, cài đặt các phần mở rộng như deep-gemm cho mô hình FP8, hoặc khắc phục sự cố…

Sử dụng khi thêm một mô hình hoặc pipeline mới vào diffusers, thiết lập cấu trúc tệp cho một mô hình mới, chuyển đổi pipeline sang định dạng mô-đun, hoặc chuyển đổi trọng số…

Post-mortem analysis of a PhysicsIntern workspace run (Claude Code, Pi, Codex, or OpenCode host). Reconstructs the trajectory from the session record — JSONL…

Phân tích hậu kỳ của một lần chạy workspace PhysicsIntern (máy chủ Claude Code, Pi hoặc Codex). Tái tạo quỹ đạo từ (các) tệp JSONL phiên, kiểm tra…

OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

OpenEnv CLI (`openenv`) for scaffolding, validating, building, and pushing OpenEnv environments.

Xác thực các thay đổi trước khi gửi pull request. Chạy các kiểm tra toàn diện bao gồm lint, kiểm thử, đánh giá sự phù hợp và phân tích RFC. Sử dụng trước khi tạo…

Validate changes before submitting a pull request. Run comprehensive checks including lint, tests, alignment review, and RFC analysis. Use before creating a…

Release workflow for deploying OpenEnv environments to Hugging Face Spaces and keeping canonical references in sync.

Quy trình phát hành để triển khai các môi trường OpenEnv lên Hugging Face Spaces và giữ cho các tham chiếu chuẩn được đồng bộ.

Determine if proposed changes require an RFC. Use when planning significant changes, before starting major work, or when asked whether an RFC is needed.

Xác định xem các thay đổi được đề xuất có yêu cầu RFC hay không. Sử dụng khi lập kế hoạch cho các thay đổi quan trọng, trước khi bắt đầu công việc lớn, hoặc khi được hỏi liệu có cần RFC hay không.

Provides guidance for writing and benchmarking optimized Triton kernels for AMD GPUs (MI355X, R9700) on ROCm, targeting HuggingFace diffusers (LTX-Video, SD3,…

Cung cấp hướng dẫn để viết và đánh giá hiệu năng các kernel Triton tối ưu hóa cho GPU AMD (MI355X, R9700) trên ROCm, nhắm đến các bộ khuếch tán HuggingFace (LTX-Video, SD3,…)

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…

Refactor code after tests pass. The "Refactor" phase of Red-Green-Refactor.

Tái cấu trúc mã sau khi các bài kiểm tra đã qua. Giai đoạn "Tái cấu trúc" của Red-Green-Refactor.

Work on a batch of GitHub issues in parallel using Agent Teams. Creates one worktree per issue with TDD enforcement, coordinates via a lead agent, then…

Work on a batch of GitHub issues in parallel using Agent Teams. Creates one worktree per issue with TDD enforcement, coordinates via a lead agent, then…

Sync chat-ui's model config with the HuggingFace router — add descriptions for new models, flag reasoning-capable ones, enable artifacts for models with 32B+…

Sử dụng khi gỡ lỗi hoặc xác minh tính tương đồng số giữa các triển khai pipeline (ví dụ: kho nghiên cứu so với diffusers, tiêu chuẩn so với mô-đun). Cũng liên quan khi…

Cách viết và sử dụng cấu

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

Sử dụng Transformers.js để chạy các mô hình học máy tiên tiến trực tiếp trong JavaScript/TypeScript. Hỗ trợ NLP (phân loại văn bản, dịch thuật,…)

Chuyển đổi các mô hình ngôn ngữ transformers của Hugging Face sang định dạng MLX để suy luận trên Apple Silicon. Sử dụng khi được yêu cầu chuyển đổi một mô hình từ transformers sang MLX, chuyển đổi một…

Huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ transformer bằng TRL (Transformers Reinforcement Learning). Hỗ trợ huấn luyện SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO và Reward Model…

Train and fine-tune transformer language models using TRL (Transformers Reinforcement Learning). Supports SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO and Reward Model training…

Huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ transformer bằng TRL (Transformers Reinforcement Learning). Hỗ trợ huấn luyện SFT, DPO, GRPO, KTO, RLOO và Reward Model…

Update documentation across the repo after API changes. Finds stale references in docs, examples, docstrings, and fixes them.

Cập nhật tài liệu trong toàn bộ repo sau khi có thay đổi API. Tìm các tham chiếu lỗi thời trong tài liệu, ví dụ, docstring và sửa chúng.

Monitor a PR's CI checks and Greptile code review after submission. Polls CI status, auto-fixes failures via ralph-loop, waits for Greptile review, addresses…

Theo dõi các kiểm tra CI của PR và đánh giá mã nguồn Greptile sau khi gửi. Thăm dò trạng thái CI, tự động sửa lỗi qua ralph-loop, chờ đánh giá Greptile, xử lý…

Start work on a GitHub issue. Extracts requirements, creates worktree, sets up TDD workflow.

Bắt đầu làm việc trên một issue GitHub. Trích xuất yêu cầu, tạo worktree, thiết lập quy trình làm việc TDD.

Write failing tests from requirements. Invoke for each todo before /implement.

Viết các bài kiểm tra thất bại từ yêu cầu. Gọi cho mỗi việc cần làm trước khi /implement.

Provides guidance for writing, optimizing, and benchmarking Triton kernels for Intel XPU GPUs (Battlemage/Arc Pro B50) using the Xe-Forge optimization…

Cung cấp hướng dẫn để viết, tối ưu hóa và đo điểm chuẩn các kernel Triton cho GPU Intel XPU (Battlemage/Arc Pro B50) bằng quy trình tối ưu hóa Xe-Forge…