Fähigkeiten transformers
🤖

transformers

Sicher ⚙️ Externe Befehle⚡ Enthält Skripte🌐 Netzwerkzugriff

KI-Modelle mit Hugging Face Transformers bereitstellen

Auch verfügbar von: davila7

Hören Sie auf, sich mit komplexer ML-Modellkonfiguration abzumühen. Diese Fähigkeit gibt Ihnen sofortigen Zugang zu Tausenden von vortrainierten Transformatormodellen für Text-, Bild- und Audioaufgaben durch einfache Befehle.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 71 Angemessen
1

Die Skill-ZIP herunterladen

2

In Claude hochladen

Gehe zu Einstellungen → Fähigkeiten → Skills → Skill hochladen

3

Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "transformers". Generieren Sie ein Python-Skript, das GPT-2 lädt und eine kurze Geschichte über Weltraumerforschung schreibt

Erwartetes Ergebnis:

  • GPT-2 Modell von Hugging Face geladen
  • Generierte 150-Wörter-Geschichte über Mars-Mission
  • Geschichte in 'space_story.txt' gespeichert
  • Vorschau: 'Der rote Staub des Mars wirbelte um den Lebensraum, als Commander Chen den wichtigsten Weltraumspaziergang in der Geschichte der Menschheit vorbereitete...'

Verwendung von "transformers". Klassifizieren Sie diese Bilder als Katze oder Hund

Erwartetes Ergebnis:

  • Vision-Transformer-Modell geladen
  • 5 Testbilder analysiert
  • Ergebnisse: 3 Katzen (60%), 2 Hunde (40%)
  • Höchstes Vertrauen: image3.jpg (97% Katze)

Verwendung von "transformers". Fassen Sie diesen Forschungsartikel-Absatz zusammen

Erwartetes Ergebnis:

  • Summarization-Pipeline mit facebook/bart-large geladen
  • 3-Satz-Zusammenfassung generiert
  • Wichtige Punkte bewahrt: Methodik, Ergebnisse, Schlussfolgerungen

Sicherheitsaudit

Sicher
v4 • 1/17/2026

All 412 static findings are false positives. The skill contains markdown documentation with Python code examples for Hugging Face Transformers library usage. Bash command patterns in documentation (pip install examples), URL references, and technical terminology triggered the analyzer incorrectly. No executable code, network requests, or security vulnerabilities present.

7
Gescannte Dateien
2,527
Analysierte Zeilen
3
befunde
4
Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (5)
SKILL.md:20-32 references/generation.md:5-25 references/models.md:13-15 references/pipelines.md:11-20 references/training.md:11-34
⚡ Enthält Skripte (1)
references/models.md:210-220
🌐 Netzwerkzugriff (2)
SKILL.md:48 references/pipelines.md:295-300
Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

45
Architektur
100
Wartbarkeit
85
Inhalt
20
Community
100
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Schnelles Prototyping von NLP-Modellen

Testen Sie verschiedene Transformatormodelle zur Textklassifikation ohne Boilerplate-Code zu schreiben

Modellleistung vergleichen

Benchmarken Sie mehrere vortrainierte Modelle auf Ihrem Datensatz, um den besten Performer zu finden

KI zu Anwendungen hinzufügen

Integrieren Sie Textgenerierung oder Bildklassifikation in Ihre App mit minimalem Setup

Probiere diese Prompts

Grundlegende Textgenerierung 
Laden Sie das GPT-2 Modell und generieren Sie 3 Variationen von: 'Die Zukunft der KI ist'
Stimmungsanalyse 
Erstellen Sie eine Pipeline zur Analyse der Stimmung dieser Rezensionen: ['Großartiges Produkt!', 'Schreckliche Erfahrung', 'Durchschnittliche Qualität']
Modellvergleich 
Vergleichen Sie BERT, RoBERTa und DistilBERT bei der Textklassifikationsgenauigkeit mit meinem Datensatz
Benutzerdefiniertes Fine-Tuning 
Fine-Tunen Sie BERT auf meiner CSV-Datei mit 'text'- und 'label'-Spalten für 3 Epochen

Bewährte Verfahren

  • Verwenden Sie die Pipeline-API für schnelle Aufgaben, benutzerdefinierte Modelle für feine Kontrolle
  • Überprüfen Sie die Modellkarte auf Nutzungseinschränkungen und Verzerrungen vor dem Einsatz
  • Beginnen Sie mit kleineren Modellen für Tests, skalieren Sie für die Produktion hoch

Vermeiden

  • Fine-Tunen Sie keine sensiblen Daten ohne Überprüfung der Modelllizenz
  • Vermeiden Sie das Laden massiver Modelle auf CPU-only Systemen
  • Stellen Sie niemals Modelle ohne Testausgaben für Ihren Anwendungsfall bereit

Häufig gestellte Fragen

Brauche ich eine GPU?
Nicht erforderlich, aber empfohlen. Kleine Modelle funktionieren auf CPU, große Modelle brauchen GPU für akzeptable Geschwindigkeit.
Sind Modelle kostenlos nutzbar?
Die meisten sind kostenlos für Forschung und kommerzielle Nutzung. Überprüfen Sie die Lizenz jedes Modells auf seiner Hugging Face-Seite.
Wie gehe ich mit Rate Limits um?
Laden Sie Modelle beim ersten Mal lokal herunter, dann aus dem Cache. Verwenden Sie den Offline-Modus für Datenschutz.
Kann ich benutzerdefinierte Datensätze verwenden?
Ja, die Fähigkeit unterstützt Fine-Tuning auf CSV, JSON und anderen Formaten über die Trainer API.
Welches Modell sollte ich wählen?
Beginnen Sie mit etablierten Modellen wie BERT für NLP, ViT für Vision. Überprüfen Sie Leaderboards für neueste Modelle.
Wie verbessere ich die Generierungsqualität?
Passen Sie die Temperatur zwischen 0,1 und 1,0 an, verwenden Sie Top-k oder Top-p Sampling und geben Sie klare, spezifische Prompts.

Entwicklerdetails

Lizenz

Apache-2.0 license

Repository

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/transformers

Ref

main

Dateistruktur

📁 references/

📄 generation.md

📄 models.md

📄 pipelines.md

📄 tokenizers.md

📄 training.md

📄 SKILL.md