AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/TAO дообучение модели Hugging Face

TAO дообучение модели Hugging Face

Fine-tune any HuggingFace CV / VLM / LLM model on local NVIDIA GPUs inside an NGC PyTorch container. Use when the user wants to fine-tune a HuggingFace model (full or LoRA), train a vision / VLM / LLM model end-to-end, generate a reproducible HF training pipeline, smoke-test a HuggingFace model locally before scale-up, push a fine-tuned model to the HF Hub with a model card, or emit a self-contain

nvidia official Разработка

Что делает навык

Навык обеспечивает локальное дообучение моделей HuggingFace (CV, VLM, LLM) на GPU NVIDIA через контейнер NGC PyTorch с автоматической маршрутизацией к специализированным навыкам. Он генерирует воспроизводимый пайплайн обучения, включая смоук-тесты, и позволяет публиковать результаты в Hugging Face Hub.

Когда применять

  • Дообучение модели HuggingFace полностью или через LoRA на локальных GPU NVIDIA.
  • Обучение моделей компьютерного зрения (CV), мультимодальных (VLM) или языковых (LLM) моделей.
  • Генерация воспроизводимого пайплайна обучения с проверкой на реальных данных.
  • Проведение смоук-теста модели локально перед масштабированием.
  • Публикация дообученной модели в HF Hub с карточкой модели.

Как работает

  1. Проверить наличие специализированного навыка для модели через resolve_tao_model.py; если нет, перейти к общему пайплайну.
  2. Выполнить инспекцию модели и датасета в изолированном контейнере, создать config.yaml и применить совместимые обходные пути.
  3. Провести аудит оборудования (GPU, диск, драйверы), выбрать актуальный образ NGC PyTorch и оценить вместимость VRAM.
  4. Получить актуальный рецепт обучения из документации HuggingFace/TRL, избегая устаревших знаний.
  5. Запустить смоук-тест с минимальным числом шагов для проверки стабильности перед полным обучением.
  6. Выполнить полное дообучение, опционально сгенерировать отчеты и отправить модель в HF Hub.

Примеры запросов агенту

Дообучи модель google/vit-base-patch16-224 на моем локальном датасете изображений через LoRA.
Запусти смоук-тест для LLM модели meta-llama/Llama-2-7b-hf на локальном GPU перед полным обучением.
Обучи модель vision на датасете COCO и опубликуй результат в Hugging Face Hub.

Что понадобится

  • Локальный GPU NVIDIA с установленным драйвером и NVIDIA Container Toolkit.
  • Контейнерная среда Docker с образом NGC PyTorch.
  • Ключ HF_TOKEN (при работе с приватными моделями/датасетами или push_to_hub).

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 06.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «tao-finetune-huggingface-model» из репозитория: # https://github.com/nvidia/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r tao-finetune-huggingface-model/ ~/.claude/skills/tao-finetune-huggingface-model/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.