CommunityCodierung & Entwicklunggithub.com

huggingface/huggingface-llm-trainer

Trainieren oder Feintunen von Sprach- und Bildmodellen mit TRL (Transformer Reinforcement Learning) oder Unsloth auf der Hugging Face Jobs Infrastruktur.

Was ist huggingface-llm-trainer?

Dieses Skill ermöglicht es KI-Agenten, Sprach- und Bildmodelle mit TRL oder Unsloth auf der Cloud-GPU-Infrastruktur von Hugging Face zu trainieren oder feinabzustimmen. Es deckt verschiedene Trainingmethoden wie SFT, DPO, GRPO und Reward Modelling ab und bietet Unterstützung für die GGUF-Konvertierung zur lokalen Bereitstellung. Das Skill enthält Anleitungen zum TRL Jobs Paket, zu UV-Skripten im PEP 723 Format, zur Vorbereitung und Validierung von Datensätzen, zur Hardwareauswahl und Kostenabschätzung. Es unterstützt auch die Überwachung mit Trackio, Hub-Authentifizierung, Modellauswahl über Leaderboards und die Persistenz von Modellen. Es ist ideal für Aufgaben, die Cloud-GPU-Training oder GGUF-Konvertierung betreffen, oder wenn Benutzer das Training auf Hugging Face Jobs erwähnen, aber keine lokale GPU nutzen können.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/huggingface/skills/tree/main/skills/huggingface-llm-trainer

Installed? Explore more Codierung & Entwicklung skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

Original anzeigen→Alle Skills durchsuchen

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

OpenAIChatGPTClaudeClaudeGeminiGeminiGrokGrokPerplexityPerplexityDeepSeekDeepSeek

Dokumentation

Was macht huggingface-llm-trainer?

Trainieren oder Feintunen von Sprach- und Bildmodellen mit TRL (Transformer Reinforcement Learning) oder Unsloth auf der Hugging Face Jobs Infrastruktur. Deckt SFT, DPO, GRPO und Reward Modelling Trainingmethoden ab, sowie GGUF-Konvertierung für lokale Bereitstellung. Enthält Anleitungen zum TRL Jobs Paket, UV-Skripten im PEP 723 Format, Datensatzvorbereitung und -validierung, Hardwareauswahl, Kostenabschätzung, Trackio-Überwachung, Hub-Authentifizierung, Modellauswahl/Leaderboards und Modellpersistenz. Verwenden für Aufgaben, die Cloud-GPU-Training, GGUF-Konvertierung betreffen, oder wenn Benutzer das Training auf Hugging Face Jobs ohne lokale GPU-Einrichtung erwähnen.

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

huggingface/hf-cli

Hugging Face Hub CLI (`hf`) for downloading, uploading, and managing models, datasets, spaces, buckets, repos, papers, jobs, and more on the Hugging Face Hub. Use when: handling authentication; managing local cache; managing Hugging Face Buckets; running or scheduling jobs on Hugging Face infrastructure; managing Hugging Face repos; discussions and pull requests; browsing models, datasets and spaces; reading, searching, or browsing academic papers; managing collections; querying datasets; configuring spaces; setting up webhooks; or deploying and managing HF Inference Endpoints. Make sure to use this skill whenever the user mentions 'hf', 'huggingface', 'Hugging Face', 'huggingface-cli', or 'hugging face cli', or wants to do anything related to the Hugging Face ecosystem and to AI and ML in general. Also use for cloud storage needs like training checkpoints, data pipelines, or agent traces. Use even if the user doesn't explicitly ask for a CLI command. Replaces the deprecated `huggingface-cli`.

huggingface/huggingface-datasets

Use this skill for Hugging Face Dataset Viewer API workflows that fetch subset/split metadata, paginate rows, search text, apply filters, download parquet URLs, and read size or statistics.

huggingface/huggingface-gradio

Build Gradio web UIs and demos in Python. Use when creating or editing Gradio apps, components, event listeners, layouts, or chatbots.

huggingface/huggingface-papers

Look up and read Hugging Face paper pages in markdown, and use the papers API for structured metadata such as authors, linked models/datasets/spaces, Github repo and project page. Use when the user shares a Hugging Face paper page URL, an arXiv URL or ID, or asks to summarize, explain, or analyze an AI research paper.

huggingface/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 models from Hugging Face Hub.

Verwandte Skills

steipete/bluebubbles

Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.

community

steipete/eightctl

Control Eight Sleep pods (status, temperature, alarms, schedules).

community

steipete/blucli

BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.

community

steipete/bear-notes

Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.

community

steipete/camsnap

Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.

community

steipete/gifgrep

Search GIF providers with CLI/TUI, download results, and extract stills/sheets.

community
← More Codierung & Entwicklung skills