المهارات hugging-face-jobs
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hugging-face-jobs

آمن

Ejecuta cargas de trabajo de ML en la nube de Hugging Face

Ejecuta cargas de trabajo GPU/TPU sin configuración de hardware local. Envía scripts de Python a la infraestructura gestionada de Hugging Face Jobs con autenticación segura por token.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 برونزي
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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "hugging-face-jobs". Enviar script UV para análisis de sentimiento

النتيجة المتوقعة:

Trabajo enviado exitosamente. ID de trabajo: job_abc123. Monitorea en https://huggingface.co/jobs/username/job_abc123. Estimación de completado: 5 minutos.

استخدام "hugging-face-jobs". Verificar estado de trabajos en ejecución

النتيجة المتوقعة:

Se encontraron 2 trabajos en ejecución: job_abc123 (RUNNING, 45% completado), job_def456 (QUEUED). Usa hf_jobs('logs', {'job_id': 'job_abc123'}) para ver logs.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/25/2026

All 284 static analysis findings are false positives. The 'Ruby/shell backtick execution' detections are actually Python code examples in markdown documentation. 'Hardcoded URLs' are legitimate documentation links to Hugging Face resources. Environment variable access (HF_TOKEN) is documented authentication behavior for Hub operations. No malicious patterns detected.

1
الملفات التي تم فحصها
1,039
الأسطر التي تم تحليلها
0
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
لا توجد مشكلات أمنية
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
78
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Ingeniero de ML ejecutando inferencia por lotes

Procesa miles de muestras a través de un modelo usando GPUs en la nube sin inversión en hardware local. Envía scripts UV con vLLM para generación de alto rendimiento.

Científico de datos transformando datasets

Ejecuta pipelines de procesamiento de datos en datasets de Hugging Face usando Polars o Pandas. Sube resultados transformados de vuelta a Hub de forma segura.

Investigador ejecutando experimentos

Ejecuta experimentos de ML reproducibles con trabajos programados. Monitorea el progreso vía URLs de trabajos y recupera resultados desde repositorios del Hub.

جرّب هذه الموجهات

Ejecución básica de script 
Ejecuta este script de Python en Hugging Face Jobs: [pegar script]. Usa CPU y timeout de 30 minutos.
Inferencia en GPU con autenticación por token 
Ejecuta este script de inferencia en una GPU A10G. Sube los resultados a mi repo de Hub username/results. Incluye autenticación HF_TOKEN.
Procesamiento de datos programado 
Crea un trabajo programado que ejecute este script de transformación de datos diariamente a las 9 AM. Usa hardware cpu-upgrade y persiste la salida en Hub.
Carga de trabajo personalizada basada en Docker 
Ejecuta este comando usando la imagen CUDA pytorch/pytorch en una GPU A100. Configura timeout a 4 horas y monitorea para completar.

أفضل الممارسات

  • Usa siempre secrets={'HF_TOKEN': '$HF_TOKEN'} para autenticación en Hub - nunca codifiques tokens directamente
  • Configura timeouts apropiados con un margen de 20-30% para tu tipo de carga de trabajo
  • Persiste resultados en Hub o almacenamiento externo antes de completar el trabajo - el entorno es efímero

تجنب

  • Usar rutas de archivos locales con la herramienta MCP hf_jobs() - los scripts deben ser código en línea o URLs
  • Consultar el estado del trabajo repetidamente - espera a que el usuario solicite verificaciones de estado
  • Usar env en lugar de secrets para tokens - las variables de env son visibles en logs

الأسئلة المتكررة

¿Necesito un plan de pago de Hugging Face para usar Jobs?
Sí. Hugging Face Jobs requiere un plan Pro, Team o Enterprise. Las cuentas gratuitas no pueden enviar trabajos.
¿Cómo autentico mis trabajos con Hub?
Usa secrets={'HF_TOKEN': '$HF_TOKEN'} en la configuración de tu trabajo. El marcador $HF_TOKEN es reemplazado automáticamente con tu token de sesión.
¿Qué sucede con mis resultados después de que el trabajo termina?
Todos los archivos se eliminan cuando el trabajo termina. Debes subir resultados a Hugging Face Hub, cargar en almacenamiento en la nube (S3/GCS), o enviar vía API antes de completar.
¿Puedo usar archivos de script locales con hf_jobs()?
No. La herramienta MCP hf_jobs() requiere contenido de script en línea o una URL. Lee archivos locales con Path('script.py').read_text() y pasa el string de contenido.
¿Cómo elijo la GPU adecuada para mi carga de trabajo?
Comienza con t4-small para pruebas. Usa a10g-large para modelos de 7-13B. Usa a100-large para modelos de 13B+. Consulta la guía de hardware en esta skill para recomendaciones detalladas.
¿Puedo programar trabajos para ejecutarse automáticamente?
Sí. Usa hf_jobs('scheduled uv', {...}) con un parámetro schedule como '@daily' o expresión CRON '0 9 * * 1' para los lunes a las 9 AM.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

Complete terms in LICENSE.txt

المستودع

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/hugging-face-jobs

مرجع

main

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