Transformers

Usa transformers-js para ejecutar modelos de ML en JavaScript y TypeScript en entornos de navegador y servidor. La skill de transformers-js cubre la instalación, la carga de modelos, el almacenamiento en caché, la configuración y el uso práctico de transformers-js para tareas de texto, visión, audio y multimodales, además de transformers-js para generación de código con modelos de text-generation compatibles.

huggingface-vision-trainer te ayuda a instalar y usar una skill de Hugging Face para trabajos de entrenamiento de visión: detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación con SAM/SAM2. Cubre preparación de datasets, configuración de GPU en la nube, evaluación, registro con Trackio y publicación de resultados en el Hub. Es ideal para automatización en backend y flujos de entrenamiento repetibles.

huggingface-llm-trainer te ayuda a entrenar o ajustar modelos de lenguaje y visión en Hugging Face Jobs con TRL o Unsloth. Usa esta skill de huggingface-llm-trainer para SFT, DPO, GRPO, modelado de recompensas, comprobación de datasets, selección de GPU, guardado en Hub, monitorización con Trackio y exportación a GGUF para flujos de trabajo de desarrollo backend.

huggingface-community-evals te ayuda a ejecutar localmente evaluaciones de modelos de Hugging Face Hub con inspect-ai o lighteval. Úsalo para elegir backend, hacer pruebas rápidas y consultar una guía práctica de vLLM, Transformers o accelerate. No sirve para orquestación de HF Jobs, PRs de model cards, publicación de .eval_results ni automatización de community-evals.