huggingface/huggingface-llm-trainer

Entraînez ou affinez des modèles de langage et de vision en utilisant TRL ou Unsloth avec l'infrastructure Hugging Face Jobs. Couvre SFT, DPO, GRPO et le modélisation de récompense, plus la conversion GGUF pour un déploiement local.

Qu'est-ce que huggingface-llm-trainer ?

Ce skill permet d'entraîner ou d'affiner des modèles de langage et de vision sur l'infrastructure cloud Hugging Face Jobs, sans nécessiter de GPU local. Il prend en charge plusieurs méthodes d'entraînement : SFT (Supervised Fine-Tuning), DPO (Direct Preference Optimization), GRPO (Group Relative Policy Optimization) et la modélisation de récompense, via les bibliothèques TRL (Transformer Reinforcement Learning) ou Unsloth, optimisées pour les performances. Le skill inclut également des instructions détaillées pour convertir les modèles entraînés au format GGUF, facilitant leur déploiement local avec des outils comme llama.cpp ou Ollama. Il guide l'utilisateur à travers l'utilisation du package TRL Jobs, la création de scripts UV au format PEP 723, la préparation et la validation des jeux de données, la sélection du matériel GPU (coût et performances), l'estimation des coûts, le monitoring via Trackio, l'authentification Hub, et la persistance des modèles. Idéal pour les développeurs cherchant à entraîner des modèles sur du GPU cloud sans configuration locale complexe.

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

Installed? Explore more Développement et programmation skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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Documentation

Que fait huggingface-llm-trainer ?

Entraînez ou affinez des modèles de langage et de vision en utilisant TRL (Transformer Reinforcement Learning) ou Unsloth avec l'infrastructure Hugging Face Jobs. Couvre les méthodes d'entraînement SFT, DPO, GRPO et la modélisation de récompense, ainsi que la conversion GGUF pour un déploiement local. Inclut des conseils sur le package TRL Jobs, les scripts UV au format PEP 723, la préparation et la validation des jeux de données, la sélection du matériel, l'estimation des coûts, le monitoring Trackio, l'authentification Hub, la sélection des modèles/leaderboards et la persistance des modèles. Utilisez ce skill pour les tâches impliquant l'entraînement sur GPU cloud, la conversion GGUF, ou lorsque les utilisateurs mentionnent un entraînement sur Hugging Face Jobs sans configuration GPU locale.

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.

Skills associés