Transformers

Skill hugging-science giúp bạn tìm và sử dụng các tài nguyên AI khoa học từ Hugging Science catalog và org `hugging-science` trên Hugging Face. Đây là lựa chọn phù hợp cho sinh học, hóa học, khí hậu, genomics, vật liệu, thiên văn học và các công việc tương tự khi bạn cần một dataset, model, Space hoặc bài blog có thể chạy hoặc trích dẫn được. Hãy dùng nó cho nhu cầu sử dụng hugging-science và các workflow hướng dẫn hugging-science thay vì tìm kiếm chung chung.

Dùng transformers-js để chạy các mô hình ML bằng JavaScript và TypeScript trên cả trình duyệt lẫn môi trường server. Skill transformers-js bao gồm cài đặt, tải mô hình, bộ nhớ đệm, cấu hình và cách dùng thực tế cho các tác vụ văn bản, thị giác, âm thanh, đa phương thức, cùng với transformers-js cho tạo mã với các mô hình text-generation được hỗ trợ.

huggingface-vision-trainer giúp bạn cài đặt và sử dụng một skill Hugging Face cho các tác vụ huấn luyện thị giác máy tính: phát hiện đối tượng, phân loại ảnh và phân đoạn SAM/SAM2. Nội dung bao gồm chuẩn bị dữ liệu, thiết lập GPU trên cloud, đánh giá mô hình, ghi log bằng Trackio và đẩy kết quả lên Hub. Phù hợp cho tự động hóa backend và các quy trình huấn luyện có thể lặp lại.

huggingface-llm-trainer giúp bạn huấn luyện hoặc fine-tune các mô hình ngôn ngữ và thị giác trên Hugging Face Jobs bằng TRL hoặc Unsloth. Dùng skill huggingface-llm-trainer cho SFT, DPO, GRPO, reward modeling, kiểm tra dataset, chọn GPU, lưu lên Hub, theo dõi bằng Trackio và xuất GGUF cho các quy trình phát triển backend.

huggingface-community-evals giúp bạn chạy đánh giá model trên Hugging Face Hub ngay trên máy cục bộ với inspect-ai hoặc lighteval. Dùng khi cần chọn backend, chạy smoke test, và xem hướng dẫn thực tế cho vLLM, Transformers hoặc accelerate. Không phù hợp cho điều phối HF Jobs, tạo PR cho model card, xuất bản .eval_results, hay tự động hóa community-evals.

Skill transformers giúp bạn dùng Hugging Face Transformers để tải mô hình, suy luận, tokenization và fine-tuning. Đây là hướng dẫn transformers thực tế cho các tác vụ Machine Learning trên text, vision, audio và quy trình đa phương thức, với lộ trình rõ ràng cho baseline nhanh cũng như huấn luyện tùy chỉnh.