Навыки transformers
🤖

transformers

Безопасно ⚙️ Внешние команды⚡ Содержит скрипты🌐 Доступ к сети

Развертывание AI-моделей с Hugging Face Transformers

Также доступно от: davila7

Забудьте о сложной настройке ML-моделей. Этот навык дает мгновенный доступ к тысячам предобученных трансформерных моделей для задач с текстом, изображениями и аудио через простые команды.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
📊 71 Адекватно
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «transformers». Generate a Python script that loads GPT-2 and writes a short story about space exploration

Ожидаемый результат:

  • Loaded GPT-2 model from Hugging Face
  • Generated 150-word story about Mars mission
  • Saved story to 'space_story.txt'
  • Story preview: 'The red dust of Mars swirled around the habitat as Commander Chen prepared for the most important spacewalk in human history...'

Использование «transformers». Classify these images as either cat or dog

Ожидаемый результат:

  • Loaded vision transformer model
  • Analyzed 5 test images
  • Results: 3 cats (60%), 2 dogs (40%)
  • Highest confidence: image3.jpg (97% cat)

Использование «transformers». Summarize this research paper paragraph

Ожидаемый результат:

  • Loaded summarization pipeline with facebook/bart-large
  • Generated 3-sentence summary
  • Key points preserved: methodology, results, conclusions

Аудит безопасности

Безопасно
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
Просканировано файлов
2,527
Проанализировано строк
3
находки
4
Всего аудитов

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (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
⚡ Содержит скрипты (1)
references/models.md:210-220
🌐 Доступ к сети (2)
SKILL.md:48 references/pipelines.md:295-300
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

45
Архитектура
100
Сопровождаемость
85
Контент
20
Сообщество
100
Безопасность
91
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Быстрое прототипирование NLP-моделей

Тестируйте различные трансформерные модели для классификации текста без написания шаблонного кода

Сравнение производительности моделей

Сравнивайте несколько предобученных моделей на вашем наборе данных, чтобы найти лучшую

Добавление AI в приложения

Интегрируйте генерацию текста или классификацию изображений в ваше приложение с минимальной настройкой

Попробуйте эти промпты

Базовая генерация текста 
Load GPT-2 model and generate 3 variations of: 'The future of AI is'
Анализ настроений 
Create a pipeline to analyze sentiment of these reviews: ['Great product!', 'Terrible experience', 'Average quality']
Сравнение моделей 
Compare BERT, RoBERTa, and DistilBERT on text classification accuracy using my dataset
Пользовательская тонкая настройка 
Fine-tune BERT on my CSV file with 'text' and 'label' columns for 3 epochs

Лучшие практики

  • Используйте API pipeline для быстрых задач, пользовательские модели для точного контроля
  • Проверьте карточку модели на наличие ограничений использования и предубеждений перед развертыванием
  • Начните с меньших моделей для тестирования, увеличьте масштаб для продакшена

Избегать

  • Не тонко настраивайте модели на конфиденциальных данных без проверки лицензии модели
  • Избегайте загрузки огромных моделей на системы только с CPU
  • Никогда не развертывайте модели без тестирования выходных данных для вашего случая использования

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли мне GPU?
Не обязательно, но рекомендуется. Небольшие модели работают на CPU, большим моделям нужен GPU для приемлемой скорости.
Модели бесплатны для использования?
Большинство бесплатны для исследовательских и коммерческих целей. Проверьте лицензию каждой модели на её странице в Hugging Face.
Как справиться с ограничениями скорости?
Скачайте модели локально в первый раз, затем загружайте из кэша. Используйте офлайн-режим для конфиденциальности.
Могу ли я использовать пользовательские наборы данных?
Да, навык поддерживает тонкую настройку на CSV, JSON и других форматах через Trainer API.
Какую модель мне выбрать?
Начните с проверенных моделей, таких как BERT для NLP, ViT для зрения. Проверьте лидерборды для последних моделей.
Как улучшить качество генерации?
Настройте температуру между 0.1 и 1.0, используйте top-k или top-p семплирование и предоставляйте четкие конкретные подсказки.

Сведения для разработчиков

Автор

K-Dense-AI

Лицензия

Apache-2.0 license

Репозиторий

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

Ссылка

main

Структура файлов

📁 references/

📄 generation.md

📄 models.md

📄 pipelines.md

📄 tokenizers.md

📄 training.md

📄 SKILL.md