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patchy631/ai-engineering-hub
GitHub基于GRPO在Fireworks GPU上微调模型。适用于用户希望使用自有数据集和自然语言描述训练、强化学习或提取/分类任务时。流程包括理解需求、编写验证奖励函数、校验并后台运行训练管道，自动部署模型。
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Skills in Collection (10)
基于GRPO在Fireworks GPU上微调模型。适用于用户希望使用自有数据集和自然语言描述训练、强化学习或提取/分类任务时。流程包括理解需求、编写验证奖励函数、校验并后台运行训练管道，自动部署模型。
fine-tune a model on their own data
RL-tune or GRPO-train a model
train a model to extract/classify/score X
set up a GRPO run
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提供可靠网页访问能力，自动处理反爬、验证码及动态内容。支持搜索、抓取、结构化数据提取及浏览器自动化，适用于电商、社交媒体等数据采集场景。
需要绕过反爬虫机制或验证码获取网页内容
从特定网站（如Amazon、LinkedIn）提取结构化数据
标准HTTP请求失败需使用代理或浏览器自动化
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提供 Hugging Face Hub CLI (hf) 的操作指南，涵盖模型/数据集下载上传、仓库管理、缓存清理及 GPU 计算任务执行。
需要下载或上传 Hugging Face 模型、数据集或 Spaces
管理本地 HF 缓存或创建新的仓库
在 HF 基础设施上运行 GPU 计算任务
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用于在 Hugging Face Hub 上创建、管理和查询数据集。支持初始化仓库、流式更新、多格式配置及基于 DuckDB SQL 的数据查询与转换，旨在补充 MCP 服务器的编辑与结构化处理能力。
需要创建或初始化新的 Hugging Face 数据集仓库
需要对 HF 数据集执行 SQL 查询、过滤或转换操作
需要将处理后的数据批量推送到 Hugging Face Hub
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用于向Hugging Face模型卡片添加结构化评估结果，支持从README提取表格、导入Artificial Analysis分数及运行vLLM/lighteval自定义评估。
需要更新或创建Hugging Face模型卡片的评估数据
需要从README解析并提取模型基准测试表格
需要集成Artificial Analysis API获取评测分数
需要使用vLLM或lighteval进行模型推理评测
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用于在 Hugging Face Hub 发布和管理 AI 研究论文的 Skill，支持从 arXiv 索引论文、关联模型/数据集、验证作者身份及生成专业 Markdown 格式的研究文章。
用户需要将 arXiv 论文发布到 Hugging Face Hub
用户需要为模型或数据集添加论文引用和元数据
用户需要生成符合学术规范的 Markdown 研究文章模板
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用于构建可复用的命令行脚本和工具，通过调用 Hugging Face API 获取、丰富或处理模型与数据集数据。支持链式调用、管道处理和自动化任务，强调组合性与认证安全。
需要批量获取或处理 Hugging Face 模型/数据集信息
构建自动化数据抓取或分析脚本
结合 HF API 进行多步数据处理流程
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用于记录和可视化机器学习训练实验指标的工具。支持通过Python API在训练中记录指标，或通过CLI检索和分析已记录的指标，并同步至Hugging Face Spaces进行实时监控。
需要记录ML训练过程中的损失、准确率等指标
需要查询或分析历史训练实验数据
需要将训练指标同步到Hugging Face Spaces仪表盘
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用于在Hugging Face基础设施上运行各类计算任务，包括数据处理、批量推理、实验及Python脚本执行。支持GPU/TPU资源调度、成本估算、认证管理及结果持久化，无需本地环境配置。
用户需要在云端运行Python工作负载或批量推理任务
用户提及使用Hugging Face Jobs进行数据预处理或模型实验
需要利用云GPU/TPU资源且避免本地硬件限制
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指导在 Hugging Face Jobs 云基础设施上使用 TRL 训练和微调大语言模型，涵盖 SFT/DPO/GRPO 方法及 GGUF 转换。
使用 TRL 进行模型微调或训练
在 Hugging Face Jobs 上运行云 GPU 训练任务
将模型转换为 GGUF 格式
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