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搜索 Hugging Face ，共找到 68 条记录
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Ray Train 分布式协调

ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
64
Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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稳定扩散图像生成指南

stable-diffusion-image-generation
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
490
本指南全面介绍了如何使用HuggingFace Diffusers库和Stable Diffusion模型进行高级图像生成。用户可以实现从文本描述生成图像（Text-to-Image）、图像到图像的风格迁移、局部重绘（Inpainting）以及图像扩展等功能。适用于需要高性能、高保真度和可定制化工作流的创意或计算机视觉应用场景。
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W&B实验追踪管理

weights-and-biases
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
444
W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间，帮团队统一管理实验、工件与版本线索。
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Hugging Face数据集查看器

hugging-face-dataset-viewer
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API，用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容，并检索完整的元数据和统计信息，适用于数据验证和数据提取流程。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

hugging-face-datasets
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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Hugging Face模型评估管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
426
用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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Hugging Face云端大型语言模型训练

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sickn33/antigravity-awesome-skills
481
本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施，进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL（SFT, DPO等）或Unsloth等前沿方法，无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务，并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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Hugging Face科研论文发布与管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能为AI研究人员和工程师设计，用于在Hugging Face Hub上发布、管理和链接研究论文。它支持创建专业的论文页面，将论文与模型/数据集关联，并提供支持LaTeX的Markdown文章生成功能。通过它，可以极大地简化从初稿撰写到最终学术成果发布的整个流程。
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Hugging Face API 命令行工具构建

hugging-face-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本，用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源，将复杂的 Hub 任务流程化，极大提高了开发和数据处理的效率。
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本地大型语言模型评估工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
51
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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Gradio：Web界面与ML演示构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Gradio是一个强大的Python库，用于快速构建交互式Web用户界面和机器学习演示。本技能涵盖了Interface、Blocks和ChatInterface等核心模式，帮助用户轻松搭建复杂的应用、组件和事件驱动的聊天机器人。非常适合进行原型开发和深度学习模型可视化。
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惠斯通AI论文智能分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容，提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据，并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID，并要求进行总结、解释或分析时，使用此技能。
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