Transformers

hugging-scienceスキルは、Hugging Scienceカタログと `hugging-science` の Hugging Face org から、科学分野のAIリソースを見つけて活用するのに役立ちます。生物学、化学、気候、ゲノム、材料、天文学など、実際に実行・引用できるデータセット、モデル、Space、ブログ記事が必要な場面に向いています。一般的な検索の代わりに、hugging-science の使い方や hugging-science ガイドのワークフローに使ってください。

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。

transformersスキルは、Hugging Face Transformersを使ったモデルの読み込み、推論、トークナイゼーション、ファインチューニングを支援します。テキスト、画像、音声、マルチモーダルの各ワークフローで使える実践的なtransformersガイドとして、素早いベースライン構築からカスタム学習までをわかりやすく整理しています。