Transformers

transformers-jsを使って、ブラウザとサーバーの両方でJavaScriptおよびTypeScriptからMLモデルを実行できます。transformers-jsスキルでは、インストール、モデルの読み込み、キャッシュ、設定に加え、テキスト、画像、音声、マルチモーダルの各タスクでの実用的なtransformers-jsの使い方、さらに対応するtext-generationモデルを使ったCode Generation向けのtransformers-jsまでカバーします。

huggingface-vision-trainer は、物体検出、画像分類、SAM/SAM2 のセグメンテーションといった Hugging Face のビジョントレーニングジョブを導入・活用するためのスキルです。データセット準備、クラウド GPU のセットアップ、評価、Trackio ロギング、結果の Hub へのプッシュまでをカバーします。バックエンド自動化や再現性の高い学習ワークフローに最適です。

huggingface-llm-trainer は、Hugging Face Jobs 上で TRL または Unsloth を使い、言語モデルや視覚モデルを学習・ファインチューニングするのに役立ちます。この huggingface-llm-trainer スキルは、SFT、DPO、GRPO、reward modeling、データセット検証、GPU 選定、Hub への保存、Trackio 監視、さらにバックエンド開発ワークフロー向けの GGUF 書き出しまでカバーします。

huggingface-community-evals は、inspect-ai または lighteval を使って Hugging Face Hub のモデル評価をローカルで実行するのに役立ちます。バックエンドの選定、スモークテスト、vLLM・Transformers・accelerate の実践的な使い分けガイドに適しています。HF Jobs のオーケストレーション、model-card の PR、.eval_results の公開、community-evals の自動化には向きません。