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huggingface/huggingface-llm-trainer

Entrena o afina modelos de lenguaje y visión usando TRL o Unsloth con la infraestructura de Hugging Face Jobs. Cubre métodos de entrenamiento SFT, DPO, GRPO y modelado de recompensas, además de conversión a GGUF para despliegue local.

¿Qué es huggingface-llm-trainer?

Esta habilidad permite a los usuarios entrenar o ajustar modelos de lenguaje y visión utilizando las bibliotecas TRL (Transformer Reinforcement Learning) y Unsloth, aprovechando la infraestructura en la nube de Hugging Face Jobs. Es ideal para quienes no disponen de una GPU local o buscan escalar su entrenamiento en la nube. Incluye guías detalladas sobre métodos de entrenamiento como Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO), Group Relative Policy Optimization (GRPO) y modelado de recompensas. También cubre la conversión de modelos a formato GGUF para su despliegue local eficiente. La habilidad proporciona orientación sobre el paquete TRL Jobs, scripts UV con formato PEP 723, preparación y validación de conjuntos de datos, selección de hardware, estimación de costos, monitoreo con Trackio, autenticación en el Hub de Hugging Face, selección de modelos mediante leaderboards y persistencia de modelos. Es útil para tareas de entrenamiento en GPU en la nube, conversión a GGUF o cuando los usuarios mencionan entrenar en Hugging Face Jobs sin configurar una GPU local.

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

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Documentación

¿Qué hace huggingface-llm-trainer?

Entrena o afina modelos de lenguaje y visión usando TRL (Transformer Reinforcement Learning) o Unsloth con la infraestructura de Hugging Face Jobs. Cubre los métodos de entrenamiento SFT, DPO, GRPO y modelado de recompensas, además de la conversión a GGUF para despliegue local. Incluye orientación sobre el paquete TRL Jobs, scripts UV con formato PEP 723, preparación y validación de conjuntos de datos, selección de hardware, estimación de costos, monitoreo con Trackio, autenticación en el Hub, selección de modelos/leaderboards y persistencia de modelos. Úsalo para tareas que involucren entrenamiento en GPU en la nube, conversión a GGUF, o cuando los usuarios mencionen entrenar en Hugging Face Jobs sin una configuración local de GPU.

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.

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