Hugging Face Jobs
作者： huggingface
在Hugging Face Jobs基础设施上运行任意工作负载。涵盖UV脚本、基于Docker的任务、硬件选择、成本估算、令牌认证、密钥管理、超时配置及结果持久化。专为通用计算工作负载设计，包括数据处理、推理、实验、批处理任务及任何基于Python的任务。
npx skills add https://github.com/huggingface/skills --skill hugging-face-jobs来自 huggingface 的更多技能
Hugging Face Cli
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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.
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Hugging Face Datasets
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在 Hugging Face Hub 上创建和管理数据集。支持初始化仓库、定义配置/系统提示、流式更新行数据，以及基于 SQL 的数据集查询与转换。设计为与 HF MCP 服务器协同工作，实现完整的数据集工作流。
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Hugging Face Evaluation
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在Hugging Face模型卡片中添加和管理评估结果。支持从README内容中提取评估表格、从Artificial Analysis API导入分数，以及使用vLLM/lighteval运行自定义模型评估。兼容model-index元数据格式。
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Hugging Face Model Trainer
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使用Hugging Face Jobs基础设施上的TRL（Transformer强化学习）训练或微调语言模型。涵盖SFT、DPO、GRPO及奖励建模训练方法，以及用于本地部署的GGUF转换。包含数据集准备、硬件选择、成本估算和模型持久化的指导。
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Hugging Face Paper Publisher
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在Hugging Face Hub上发布和管理研究论文。支持创建论文页面、将论文链接到模型/数据集、声明作者身份，以及生成基于Markdown的专业研究文章。
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Hugging Face Tool Builder
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使用Hugging Face API构建可复用的脚本和工具。适用于链式调用或组合API调用，以及需要重复/自动化执行的任务。创建可复用的命令行脚本，用于从Hugging Face Hub获取、丰富或处理数据。
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Hugging Face Trackio
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使用Trackio跟踪和可视化机器学习训练实验。在训练过程中记录指标（Python API）或检索/分析已记录的指标（CLI）时使用。支持实时仪表盘可视化、HF Space同步以及用于自动化的JSON输出。
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add-model-descriptions
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为HuggingFace路由器中的新模型添加描述，以更新chat-ui配置。当路由器上有新模型发布且需要描述时使用…
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