hf-release-notes

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.

Add and manage evaluation results in Hugging Face model cards. Supports extracting eval tables from README content, importing scores from Artificial Analysis API, and running custom model evaluations with vLLM/lighteval. Works with the model-index metadata format.

Run any workload on Hugging Face Jobs infrastructure. Covers UV scripts, Docker-based jobs, hardware selection, cost estimation, authentication with tokens, secrets management, timeout configuration, and result persistence. Designed for general-purpose compute workloads including data processing, inference, experiments, batch jobs, and any Python-based tasks.

Train or fine-tune language models using TRL (Transformer Reinforcement Learning) on Hugging Face Jobs infrastructure. Covers SFT, DPO, GRPO and reward modeling training methods, plus GGUF conversion for local deployment. Includes guidance on dataset preparation, hardware selection, cost estimation, and model persistence.

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.

Build reusable scripts and tools using the Hugging Face API. Useful when chaining or combining API calls, or when tasks will be repeated/automated. Creates reusable command line scripts to fetch, enrich, or process data from Hugging Face Hub.

Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when logging metrics during training (Python API) or retrieving/analyzing logged metrics (CLI). Supports real-time dashboard visualization, HF Space syncing, and JSON output for automation.