**+++++**::. ......... ..::**++++++**:.. *+++++++*::.. ........ ..:**++++++**::... *+++++++*::... .......... ..:**+++++**:::... **+++++**::........::::::.. .::*******:::.... ***++***:::.....:::*****::.. ..::***::::.....: :*****:::.....:::********:.. ..::::::........: ::::::........::**+++++**:.. ......... ..: ....... ...::*+++++++*::.. ........ .. .... ..::*+++++++*::.. .......... .. ... .::**+++++**::........::::::.. . .. ..:***++***:::.....:::*****::. . .. ..::*****:::.....:::********:.. . :. ...::::::........::**+++++**:.. .. :. ....:..... ...::*+++++++*::.. ... :.. ........ ..::*+++++++*::.. ..... :... ......... .::**+++++**::........::::: ::.........::::... ..:***++***:::.....:::****: ::......::::*:::.. ..::*****:::.....:::******* .....:::*******:.. ...::::::........::**+++++* ....:::**++++**::. ....:..... ...:**+++++++ ...::**++++++**:.. ........ ..:**+++++++ ..:**++++++**:... ......... .::**+++++* ..:**++++++**::.........::::... ..:***++*** .::**++++**:::......::::*:::.. ..::*****:: ..:*******:::....:::*******:.. ...:::::::. ..::::::::......:::**++++**::. ....::.... ...::::.........::**++++++**:.. ........ ......... ..::**++++++**:.. ......... ........ ..:**++++++**::.........::::... ...::.... .::**++++**:::......::::::::.. ::::::.. .::*******:::....:::*******:.. *****::.. ..::::::::......:::**++++**::. *++***:.. ...::::.........::**++++++**:.. ++++**::. ......... ..::**++++++**:.. +++++*::.. ........ ..:**++++++**::... .. +++++*::... ....::.... ..:***++++**::....... ++++**::.......:::::::.. .::*******:::....::: *****:::....::::*****::.. ..:::*::::......:::* **::::.....:::***++***:.. ...::::.........::** :::........::**+++++**::. ......... ..::** ... ..:**+++++++*::.. ........ ..:** . ..::*++++++**::... .....:.... ..:** .::**+++++**::.......:::::::.. .::* ..:********:::.....:::*****::. ..:: ..::*****:::.....:::***++***:.. ...: ...::::::........::**+++++**:.. ..... ......... ..:**+++++++*::.. ...... ........ ..::*++++++**::... ......... . ......... .::**+++++**::........::::::.. .......:::::... ..:********:::.....:::*****::. ....:::****::.. ..::*****:::.....:::***++***:. ..:::*******::. ...::::::........::**+++++**:. .::***+++++*::. .......... ...:**+++++++*:: .::**++++++**:.. ........ ..:**++++++**:: ..:**++++++**:... ........ .::**+++++**:: ..:**++++++**::........:::::... ..:********::: .::**+++***::......::::***::.. ..::*****:::.. ..:******:::.....:::*******:.. ...::::::..... ..::::::::......::***++++**::. .......... ...:::.... ...::**++++++**:.. ........ ........ ..:**++++++**:... ........ ...... ..:**++++++**::........:::::... :::... .::**+++***::......::::**:::.. :::.. ..:******:::.....:::*******:.. **::.. ..::::::::......:::**++++**::. +**:.. ...:::..... ...::**++++++**:.. +**::. ........ .::**++++++**:... . ++*::.. ........ ..:**++++++**::......... +**::... ....:::.... .::**+++***::......:::: ***::.......:::::::.. .::******:::.....:::*** **::.....:::******::.. ..::::::::......:::**++ ::......::***+++***:.. ...:::..... ...::**+++ ........::**+++++**::. ........ ..::**+++ ..:**+++++++*::.. ........ ..:**+++ ..::*++++++**::... .....::.... ..:***++ .::**++++***::.......:::::::.. .::**** ..:********::.....:::******::.. ..::::: ..:::***:::......::***+++***:.. ...:::. ...:::::.........::**+++++**::. ........ ......... ..:**+++++++*::.. ........

Hugging Face

Train Sentence Transformers

Sentence Transformers modellerini eğit.

GeliştirmeYayıncı deposu

Ne işe yarar?

Sentence Transformers modellerini eğit.

Yayıncının özgün açıklamasını oku

Train or fine-tune sentence-transformers models across `SentenceTransformer` (bi-encoder, dense or static embedding model for retrieval, similarity, clustering, classification, paraphrase mining, dedup, multimodal), `CrossEncoder` (reranker, pair scoring for two-stage retrieval / pair classification), `SparseEncoder` (SPLADE, sparse embedding model for learned-sparse retrieval), and `MultiVectorEncoder` (ColBERT / late-interaction, per-token embeddings scored with MaxSim). Covers loss selection, hard-negative mining, evaluators, distillation, LoRA, Matryoshka, and Hugging Face Hub publishing. Use for any sentence-transformers training task.

SKILL.md dosyasını oku

Kaynak bilgisi

Depo: huggingface/skills
Revizyon: 25910b3
Kaynak kontrolü: 11 Kasım 2026
Lisans: Apache-2.0
İçerik: 31 dosya, çalıştırılabilir betik içeriyor

Dosya doğrulama özeti

SKILL.md / SHA-2569bd098d81049fc245032ee4f97cf5d9de906d726731ace4a6df0bad6d9dcd182

Kaynak belli. Denetim kapsamı da.

Bu kayıt yayıncının deposundan alındı. Beceri ve destek dosyaları güvenlik denetiminden geçirilmedi. Kurmadan önce içeriği ve gerekli izinleri incele.

Seçim politikasını oku

Projeye ekle

Proje klasöründeki terminalde

npx skills add 'https://github.com/huggingface/skills/tree/25910b3d0ba31a2ba102f901cdc9e008c278a69c/skills/train-sentence-transformers' -a claude-code

Node.js 22.20 veya üzeri gerekir. Komut, katalogdaki sabit sürümü hedefler.

1Komutu proje klasöründe çalıştır.
2CLI ekranında beceriyi ve hedefi onayla.
3Ajanı yeniden başlat, beceriyi adıyla çağır.

Diğer ajanlarda harici araç veya uyarlama gerekebilir.

Depoyu ZIP olarak indir

ZIP, destek dosyalarıyla birlikte tüm depoyu içerir.

Ne işe yarar?

Sentence Transformers modellerini eğit.

Yayıncının özgün açıklamasını oku

SKILL.md dosyasını oku

Kaynak bilgisi

Depo: huggingface/skills
Revizyon: 25910b3
Kaynak kontrolü: 11 Kasım 2026
Lisans: Apache-2.0
İçerik: 31 dosya, çalıştırılabilir betik içeriyor

Dosya doğrulama özeti

SKILL.md / SHA-2569bd098d81049fc245032ee4f97cf5d9de906d726731ace4a6df0bad6d9dcd182

Kaynak belli. Denetim kapsamı da.

Bu kayıt yayıncının deposundan alındı. Beceri ve destek dosyaları güvenlik denetiminden geçirilmedi. Kurmadan önce içeriği ve gerekli izinleri incele.

Seçim politikasını oku

Train Sentence Transformers

Ne işe yarar?

Kaynak bilgisi

Kaynak belli. Denetim kapsamı da.

Projeye ekle

Aynı raftan

Stripe Apps Geliştirme

Stripe Entegrasyon İlkeleri

Vercel React View Transitions

Vercel React Best Practices

Train Sentence Transformers

Ne işe yarar?

Kaynak bilgisi

Kaynak belli. Denetim kapsamı da.

Projeye ekle

Aynı raftan

Stripe Apps Geliştirme

Stripe Entegrasyon İlkeleri

Vercel React View Transitions

Vercel React Best Practices