Transformers

Nutze transformers-js, um ML-Modelle in JavaScript und TypeScript in Browser- und Server-Runtimes auszuführen. Der transformers-js Skill deckt Installation, Modell-Ladevorgang, Caching, Konfiguration und praktische transformers-js Nutzung für Text-, Bild-, Audio- und Multimodal-Tasks ab sowie transformers-js für Code Generation mit unterstützten Text-Generation-Modellen.

huggingface-vision-trainer hilft dir bei der Installation und Nutzung eines Hugging Face Skills für Vision-Trainingsjobs: Objekterkennung, Bildklassifikation und SAM/SAM2-Segmentierung. Abgedeckt werden Dataset-Vorbereitung, Cloud-GPU-Setup, Evaluation, Trackio-Logging und das Hochladen der Ergebnisse zum Hub. Ideal für Backend-Automatisierung und wiederholbare Trainings-Workflows.

huggingface-llm-trainer hilft dir, Sprach- und Vision-Modelle auf Hugging Face Jobs mit TRL oder Unsloth zu trainieren oder feinzujustieren. Nutze diese huggingface-llm-trainer Skill für SFT, DPO, GRPO, Reward Modeling, Dataset-Checks, GPU-Auswahl, Speichern auf dem Hub, Trackio-Monitoring und GGUF-Export in Backend-Entwicklungs-Workflows.

huggingface-community-evals hilft dir, Modelle aus dem Hugging Face Hub lokal mit inspect-ai oder lighteval zu evaluieren. Nutze es für die Auswahl des Backends, Smoke Tests und einen praxisnahen Einstieg in vLLM, Transformers oder accelerate. Nicht gedacht für HF Jobs-Orchestrierung, model-card-PRs, das Veröffentlichen von .eval_results oder community-evals-Automatisierung.