huggingface/huggingface-llm-trainer

Treine ou ajuste modelos de linguagem e visão usando TRL (Transformer Reinforcement Learning) ou Unsloth com a infraestrutura de Trabalhos do Hugging Face. Abrange métodos de treinamento SFT, DPO, GRPO e modelagem de recompensa, além de conversão para GGUF para implantação local.

O que é huggingface-llm-trainer?

Esta habilidade permite que desenvolvedores treinem ou ajustem modelos de linguagem (LLMs) e visão diretamente na nuvem da Hugging Face, sem a necessidade de configurar GPUs localmente. Ela utiliza as bibliotecas TRL (Transformer Reinforcement Learning) ou Unsloth, suportando métodos de treinamento como SFT (Supervised Fine-Tuning), DPO (Direct Preference Optimization), GRPO (Group Relative Policy Optimization) e modelagem de recompensa (reward modeling). Além do treinamento, a skill cobre a conversão dos modelos treinados para o formato GGUF, facilitando sua implantação em ambientes locais ou dispositivos com recursos limitados. A documentação oferece orientação completa sobre o pacote TRL Jobs, scripts UV no formato PEP 723, preparação e validação de datasets, seleção de hardware e estimativa de custos. Também inclui instruções para autenticação no Hugging Face Hub, monitoramento com Trackio, seleção de modelos baseados em rankings (leaderboards) e persistência dos artefatos treinados. É ideal para tarefas que envolvem treinamento em GPU na nuvem, conversão para GGUF ou quando o usuário menciona treinar nos Trabalhos do Hugging Face sem GPU local.

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

Installed? Explore more Programação e Desenvolvimento skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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Documentação

O que huggingface-llm-trainer faz?

Treine ou ajuste modelos de linguagem e visão usando TRL (Transformer Reinforcement Learning) ou Unsloth com a infraestrutura de Trabalhos do Hugging Face. Abrange métodos de treinamento SFT, DPO, GRPO e modelagem de recompensa, além de conversão para GGUF para implantação local. Inclui orientações sobre o pacote TRL Jobs, scripts UV no formato PEP 723, preparação e validação de datasets, seleção de hardware, estimativa de custos, monitoramento com Trackio, autenticação no Hub, seleção/ranking de modelos e persistência de modelos. Use para tarefas que envolvam treinamento em GPU na nuvem, conversão para GGUF ou quando usuários mencionarem treinamento nos Trabalhos do Hugging Face sem configuração de GPU local.

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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