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搜索 Hugging Face ，共找到 39 条记录
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ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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预训练模型与AI开发工具

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
这是一个全面的深度学习工具库，提供了数千个预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理，或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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发现未收录的日文NLP资源

find-new-resources
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
437
本技能用于发现当前未被收录的日文自然语言处理（NLP）资源，包括GitHub代码库和Hugging Face模型/数据集。它根据用户指定主题搜索新的资源候选，并直接输出可用于贡献的Markdown格式内容。
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查找相似日语自然语言处理资源

similar-resources
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
318
当用户提供一个具体的日语NLP资源（如GitHub仓库、Hugging Face模型或工具）时，该技能用于查找功能相同或相关的替代品、等效资源或相关工具。它首先在内置数据集进行检索，然后通过Web搜索扩展到GitHub和Hugging Face，提供全面的资源推荐。
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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

hf-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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LoRA模型空间构建与发布

huggingface-lora-space-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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Hugging Face应用部署指南

huggingface-spaces
sickn33/antigravity-awesome-skills
247
本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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