Tutoriales de la comunidad

Los tutoriales de la comunidad son creados por miembros activos de la comunidad de Hugging Face que desean compartir su conocimiento y experiencia con otros. Son una excelente manera de aprender sobre la biblioteca y sus funciones, y de comenzar con las clases y modalidades principales.

Modelos de lenguaje

Tutoriales

Tarea	Clase	Descripción	Autor	Tutorial
Aprendizaje por refuerzo	GRPOTrainer	Entrenamiento en línea eficiente con GRPO y vLLM en TRL	Sergio Paniego	Enlace
Aprendizaje por refuerzo	GRPOTrainer	Entrenamiento posterior de un LLM para razonamiento con GRPO en TRL	Sergio Paniego	Enlace
Aprendizaje por refuerzo	GRPOTrainer	Mini-R1: Tutorial de RL para reproducir el «momento aha» de Deepseek R1	Philipp Schmid	Enlace
Aprendizaje por refuerzo	GRPOTrainer	RL en LLaMA 3.1-8B con GRPO y optimizaciones de Unsloth	Andrea Manzoni	Enlace
Ajuste de instrucciones	SFTTrainer	Ajuste fino de los LLM de Google Gemma usando el formato ChatML con QLoRA	Philipp Schmid	Enlace
Generación estructurada	SFTTrainer	Ajuste fino de Llama-2-7B para generar catálogos de productos en persa en JSON usando QLoRA y PEFT	Mohammadreza Esmaeilian	Enlace
Optimización de preferencias	DPOTrainer	Alinear Mistral-7b mediante Direct Preference Optimization para la alineación con las preferencias humanas	Maxime Labonne	Enlace
Optimización de preferencias	experimental.orpo.ORPOTrainer	Ajuste fino de Llama 3 con ORPO combinando ajuste de instrucciones y alineación de preferencias	Maxime Labonne	Enlace
Ajuste de instrucciones	SFTTrainer	Cómo ajustar finamente LLMs abiertos en 2025 con Hugging Face	Philipp Schmid	Enlace
Razonamiento a nivel de paso	GRPOTrainer	Aprendizaje por refuerzo supervisado (SRL) para razonamiento paso a paso con vLLM	Deepak Swaminathan	Enlace

Videos

Tarea	Título	Autor	Video
Ajuste de instrucciones	Ajuste fino de modelos de IA abiertos usando Hugging Face TRL	Wietse Venema
Ajuste de instrucciones	Cómo ajustar un smol-LM con Hugging Face, TRL y el conjunto de datos smoltalk	Mayurji

⚠️ Deprecated features notice for "How to fine-tune a smol-LM with Hugging Face, TRL, and the smoltalk Dataset" (click to expand)

El tutorial utiliza dos funciones obsoletas:

SFTTrainer(..., tokenizer=tokenizer): usa SFTTrainer(..., processing_class=tokenizer) en su lugar, o simplemente omítelo (se inferirá a partir del modelo).

setup_chat_format(model, tokenizer): use SFTConfig(..., chat_template_path="Qwen/Qwen3-0.6B"), donde chat_template_path especifica el modelo cuya plantilla de chat deseas copiar.

Modelos de lenguaje visual

Tutoriales

Tarea	Clase	Descripción	Autor	Tutorial
QA visual	SFTTrainer	Ajuste fino de Qwen2-VL-7B para la respuesta a preguntas visuales en el conjunto de datos ChartQA	Sergio Paniego	Enlace
QA visual	SFTTrainer	Ajuste fino de SmolVLM con TRL en una GPU de consumo	Sergio Paniego	Enlace
Descripción SEO	SFTTrainer	Ajuste fino de Qwen2-VL-7B para generar descripciones aptas para SEO a partir de imágenes	Philipp Schmid	Enlace
QA visual	DPOTrainer	PaliGemma 🤝 Direct Preference Optimization	Merve Noyan	Enlace
QA visual	DPOTrainer	Ajuste fino de SmolVLM mediante optimización de preferencias directas (DPO) con TRL en una GPU de consumo	Sergio Paniego	Enlace
Grounding de detección de objetos	SFTTrainer	Ajuste fino de un VLM para la localización de objetos mediante TRL	Sergio Paniego	Enlace
QA visual	DPOTrainer	Ajuste fino de un modelo de visión y lenguaje con TRL usando MPO	Sergio Paniego	Enlace
Aprendizaje por refuerzo	GRPOTrainer	Entrenamiento posterior de un VLM para razonamiento con GRPO usando TRL	Sergio Paniego	Enlace

Modelos de lenguaje para el habla

Tutoriales

Tarea	Clase	Descripción	Autor	Tutorial
Texto a voz	GRPOTrainer	Entrenamiento posterior de un modelo de lenguaje de voz con GRPO usando TRL	Steven Zheng	Enlace

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Si tienes un tutorial que te gustaría añadir a esta lista, abre un PR para agregarlo. Lo revisaremos y lo fusionaremos si es relevante para la comunidad.

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