Tutorial Komunitas

Tutorial komunitas dibuat oleh anggota aktif komunitas Hugging Face yang ingin berbagi pengetahuan dan keahlian mereka dengan orang lain. Ini adalah cara yang bagus untuk mempelajari pustaka dan fiturnya, serta memulai dengan kelas inti dan modalitas.

Model Bahasa

Tutorial

Tugas	Kelas	Deskripsi	Penulis	Tutorial
Pembelajaran Penguatan	GRPOTrainer	Pelatihan Online yang Efisien dengan GRPO dan vLLM di TRL	Sergio Paniego	Tautan
Pembelajaran Penguatan	GRPOTrainer	Melatih ulang LLM untuk penalaran dengan GRPO di TRL	Sergio Paniego	Tautan
Pembelajaran Penguatan	GRPOTrainer	Mini-R1: Mereproduksi „aha moment“ Deepseek R1, tutorial RL	Philipp Schmid	Tautan
Pembelajaran Penguatan	GRPOTrainer	RL pada LLaMA 3.1-8B dengan GRPO dan optimasi Unsloth	Andrea Manzoni	Tautan
Penyetelan instruksi	SFTTrainer	Fine-tuning LLM Google Gemma menggunakan format ChatML dengan QLoRA	Philipp Schmid	Tautan
Generasi Terstruktur	SFTTrainer	Fine-tuning Llama-2-7B untuk menghasilkan katalog produk Persia dalam JSON menggunakan QLoRA dan PEFT	Mohammadreza Esmaeilian	Tautan
Optimasi Preferensi	DPOTrainer	Selaraskan Mistral-7b menggunakan Direct Preference Optimization untuk keselarasan preferensi manusia	Maxime Labonne	Tautan
Optimasi Preferensi	experimental.orpo.ORPOTrainer	Fine-tuning Llama 3 dengan ORPO yang menggabungkan penyetelan instruksi dan keselarasan preferensi	Maxime Labonne	Tautan
Penyetelan instruksi	SFTTrainer	Cara melakukan fine-tuning LLM terbuka di tahun 2025 dengan Hugging Face	Philipp Schmid	Tautan
Penalaran Tingkat Langkah	GRPOTrainer	Pembelajaran Penguatan Berpengawas (SRL) untuk penalaran langkah demi langkah dengan vLLM	Deepak Swaminathan	Tautan

Video

Tugas	Judul	Penulis	Video
Penyetelan instruksi	Fine-tuning model AI terbuka menggunakan Hugging Face TRL	Wietse Venema
Penyetelan instruksi	Cara melakukan fine-tuning smol-LM dengan Hugging Face, TRL, dan Dataset smoltalk	Mayurji

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

Tutorial ini menggunakan dua fitur yang tidak lagi didukung:

SFTTrainer(..., tokenizer=tokenizer): Gunakan SFTTrainer(..., processing_class=tokenizer) sebagai gantinya, atau cukup abaikan (akan disimpulkan dari model).

setup_chat_format(model, tokenizer): Gunakan SFTConfig(..., chat_template_path="Qwen/Qwen3-0.6B"), di mana chat_template_path menentukan model yang template chat-nya ingin Anda salin.

Model Bahasa Visi

Tutorial

Tugas	Kelas	Deskripsi	Penulis	Tutorial
QA Visual	SFTTrainer	Fine-tuning Qwen2-VL-7B untuk visual question answering pada dataset ChartQA	Sergio Paniego	Tautan
QA Visual	SFTTrainer	Fine-tuning SmolVLM dengan TRL pada GPU konsumen	Sergio Paniego	Tautan
Deskripsi SEO	SFTTrainer	Fine-tuning Qwen2-VL-7B untuk menghasilkan deskripsi yang ramah SEO dari gambar	Philipp Schmid	Tautan
QA Visual	DPOTrainer	PaliGemma 🤝 Direct Preference Optimization	Merve Noyan	Tautan
QA Visual	DPOTrainer	Fine-tuning SmolVLM menggunakan direct preference optimization (DPO) dengan TRL pada GPU konsumen	Sergio Paniego	Tautan
Grounding Deteksi Objek	SFTTrainer	Fine tuning VLM untuk Object Detection Grounding menggunakan TRL	Sergio Paniego	Tautan
QA Visual	DPOTrainer	Menyesuaikan Ulang Model Bahasa Visual dengan TRL menggunakan MPO	Sergio Paniego	Tautan
Pembelajaran Penguatan	GRPOTrainer	Pelatihan pasca VLM untuk penalaran dengan GRPO menggunakan TRL	Sergio Paniego	Tautan

Model Bahasa Berbicara

Tutorial

Tugas	Kelas	Deskripsi	Penulis	Tutorial
Text-to-Speech	GRPOTrainer	Pelatihan lanjutan Model Bahasa Ucap dengan GRPO menggunakan TRL	Steven Zheng	Tautan

Kontribusi

Jika Anda memiliki tutorial yang ingin ditambahkan ke daftar ini, silakan buka PR untuk menambahkannya. Kami akan meninjaunya dan menggabungkannya jika relevan bagi komunitas.

Update on GitHub