hugging-face-jobs
✓当用户想要在 Hugging Face Jobs 基础设施上运行任何工作负载时，应该使用此技能。涵盖 UV 脚本、基于 Docker 的作业、硬件选择、成本估算、令牌身份验证、机密管理、超时配置和结果持久性。专为通用计算工作负载而设计，包括数据处理、推理、实验、批处理作业和任何基于 Python 的任务。对于涉及云计算、GPU 工作负载的任务，或者当用户提到在没有本地设置的情况下在 Hugging Face 基础设施上运行作业时，应该调用。
SKILL.md
Run any workload on fully managed Hugging Face infrastructure. No local setup required—jobs run on cloud CPUs, GPUs, or TPUs and can persist results to the Hugging Face Hub.
For model training specifically: See the model-trainer skill for TRL-based training workflows.
⚠️ CRITICAL: The $HFTOKEN placeholder is automatically replaced with your logged-in token. Never hardcode tokens in scripts.
当用户想要在 Hugging Face Jobs 基础设施上运行任何工作负载时，应该使用此技能。涵盖 UV 脚本、基于 Docker 的作业、硬件选择、成本估算、令牌身份验证、机密管理、超时配置和结果持久性。专为通用计算工作负载而设计，包括数据处理、推理、实验、批处理作业和任何基于 Python 的任务。对于涉及云计算、GPU 工作负载的任务，或者当用户提到在没有本地设置的情况下在 Hugging Face 基础设施上运行作业时，应该调用。 来源：sickn33/antigravity-awesome-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill hugging-face-jobs- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-03
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 hugging-face-jobs？
当用户想要在 Hugging Face Jobs 基础设施上运行任何工作负载时，应该使用此技能。涵盖 UV 脚本、基于 Docker 的作业、硬件选择、成本估算、令牌身份验证、机密管理、超时配置和结果持久性。专为通用计算工作负载而设计，包括数据处理、推理、实验、批处理作业和任何基于 Python 的任务。对于涉及云计算、GPU 工作负载的任务，或者当用户提到在没有本地设置的情况下在 Hugging Face 基础设施上运行作业时，应该调用。 来源：sickn33/antigravity-awesome-skills。
如何安装 hugging-face-jobs？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill hugging-face-jobs 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-03