Transformers

transformers-js를 사용해 브라우저와 서버 런타임 전반에서 JavaScript와 TypeScript로 ML 모델을 실행하세요. transformers-js 스킬은 설치, 모델 로딩, 캐싱, 설정, 그리고 텍스트·비전·오디오·멀티모달 작업에서의 실용적인 transformers-js 활용법을 다루며, 지원되는 텍스트 생성 모델로 Code Generation에 사용하는 방법도 포함합니다.

huggingface-vision-trainer는 객체 탐지, 이미지 분류, SAM/SAM2 세그멘테이션 같은 비전 학습 작업에 사용할 Hugging Face 스킬을 설치하고 활용하는 데 도움을 줍니다. 데이터셋 준비, 클라우드 GPU 설정, 평가, Trackio 로깅, 결과를 Hub에 푸시하는 과정까지 다루며, 백엔드 자동화와 반복 가능한 학습 워크플로에 적합합니다.

huggingface-llm-trainer는 TRL 또는 Unsloth를 사용해 Hugging Face Jobs에서 언어 모델과 비전 모델을 학습하거나 파인튜닝할 수 있게 해줍니다. 이 huggingface-llm-trainer skill은 SFT, DPO, GRPO, reward modeling, 데이터셋 점검, GPU 선택, Hub 저장, Trackio 모니터링, 그리고 백엔드 개발 워크플로를 위한 GGUF export에 활용할 수 있습니다.

huggingface-community-evals는 inspect-ai 또는 lighteval로 Hugging Face Hub 모델 평가를 로컬에서 실행할 수 있게 도와줍니다. 백엔드 선택, 스모크 테스트, 그리고 vLLM, Transformers, accelerate 활용 가이드를 확인할 때 유용합니다. HF Jobs 오케스트레이션, model-card PR, .eval_results 게시, community-evals 자동화 용도에는 맞지 않습니다.