AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/Transformers.js

Transformers.js

Use Transformers.js to run state-of-the-art machine learning models directly in JavaScript/TypeScript. Supports NLP (text classification, translation, summarization), computer vision (image classification, object detection), audio (speech recognition, audio classification), and multimodal tasks. Works in browsers and server-side runtimes (Node.js, Bun, Deno) with WebGPU/WASM using pre-trained mode

HFHugging Face official Дизайн

Что делает навык

Transformers.js позволяет запускать современные модели машинного обучения (NLP, компьютерное зрение, аудио, мультимодальные) непосредственно в JavaScript/TypeScript в браузерах и серверных средах (Node.js, Bun, Deno) без необходимости в Python-сервере. Skill использует API для выполнения задач классификации, генерации, распознавания и обработки данных с поддержкой WebGPU/WASM.

Когда применять

  • Запуск моделей для анализа текста, генерации ответов или перевода на стороне клиента в браузере без бэкенда.
  • Классификация изображений, обнаружение объектов или сегментация в веб-приложениях.
  • Распознавание речи (ASR) или классификация аудиофайлов в JavaScript-среде.
  • Создание мультимодальных приложений, таких как генерация подписей к изображениям (image-to-text).
  • Получение эмбеддингов (feature extraction) для семантического поиска или анализа текста.

Как работает

  1. Установить пакет через NPM (npm install @huggingface/transformers) или подключить через CDN в браузере.
  2. Импортировать функцию pipeline и создать экземпляр для конкретной задачи (например, 'text-classification' или 'image-classification').
  3. При необходимости указать идентификатор модели с Hugging Face Hub, устройство выполнения ('cpu' или 'webgpu') и тип квантования (dtype).
  4. Выполнить инференс, передав входные данные (текст, изображение, аудио) в созданный пайплайн.
  5. Обязательно вызвать метод dispose() для освобождения памяти после завершения работы с моделью.

Примеры запросов агенту

Выполни классификацию тональности текста 'I love transformers!' с помощью pipeline 'sentiment-analysis'.
Найди объекты на изображении по ссылке, используя модель для 'object-detection'.
Распознай речь из аудиофайла 'audio.wav' с помощью пайплайна 'automatic-speech-recognition'.

Что понадобится

  • Среда выполнения JavaScript/TypeScript (браузер, Node.js, Bun или Deno).
  • Пакет @huggingface/transformers, установленный через npm или подключенный через CDN.
  • Доступ к интернету для загрузки моделей с Hugging Face Hub при первом запуске.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

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

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