SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF tao-port-huggingface-model

Интеграция модели компьютерного зрения HuggingFace в экосистему NVIDIA TAO Toolkit (конфигурация tao-core, тренер tao-pytorch, конвейер развертывания tao TensorRT). Используйте, когда пользователь просит "интегрировать модель HuggingFace в TAO", "добавить модель HF в TAO Toolkit", "подключить HF ViT/DETR/SegFormer к tao-pytorch", "создать тренер TAO + конвейер развертывания для модели CV от HF", или вставляет URL/ID модели HuggingFace и хочет превратить ее в модель TAO. Охватывает полный 7-этапный цикл: проверка предварительных условий, проверка и валидация HuggingFace, исследование кодовой базы, настройка tao-core и реализация нативного тренера, экспорт ONNX плюс интеграция развертывания TensorRT, упаковка и тестирование L0, комплексная сквозная валидация на основе контейнеров и (условная) настройка точности/задержки. Поддерживает классификацию, обнаружение объектов, семантическую/инстанс/паноптическую сегментацию, обнаружение с нулевым выстрелом и оценку глубины.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate a HuggingFace Computer Vision model into the NVIDIA TAO Tool…»

Integrate a HuggingFace Computer Vision model into the NVIDIA TAO Toolkit ecosystem (tao-core config, tao-pytorch trainer, tao-deploy TensorRT pipeline). Use when the user asks to "integrate a HuggingFace model into TAO", "add an HF model to TAO Toolkit", "wire a HuggingFace ViT/DETR/ SegFormer into tao-pytorch", "build a TAO trainer + deploy pipeline for an HF CV model", or pastes a HuggingFace model URL/ID and wants it turned into a TAO model. Covers the full 7-phase loop: prerequisites check, HuggingFace inspection and validation, codebase exploration, tao-core configuration and native trainer implementation, ONNX export plus TensorRT deploy integration, packaging and L0 testing, container-based end-to-end validation, and (conditional) accuracy/latency tuning. Supports classification, object detection, semantic / instance / panoptic segmentation, zero-shot detection, and depth estimation.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 4 077 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграция модели компьютерного зрения HuggingFace в экосистему NVIDIA TAO Toolkit (конфигурация tao-core, тренер tao-pytorch, конвейер развертывания tao…

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phase-0-prereqs.md, references/phase-1-inspection.md, references/hf-inspection.md

ИнтеграцияDockerИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phase-0-prereqs.md, references/phase-1-inspection.md, references/hf-inspection.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Bash Write Edit Grep Glob

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-0-prereqs.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-1-inspection.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/hf-inspection.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-2-codebase.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/task-type-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-3-implementation.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/tao-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/repo-structure.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-4-deploy.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-5-packaging.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-6-container-tests.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/docker-patterns.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-7-optimization.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/workflow-consistency.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/cross-cutting.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-N-*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/__init__.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phase-0-prereqs.md, references/phase-1-inspection.md, references/hf-inspection.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 17 файла(ов): references/phase-0-prereqs.md, references/phase-1-inspection.md, references/hf-inspection.md
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 31, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4077 токенов
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 904: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.