Примеры и учебные материалы

Обучение моделей

Команды запуска для Transformers, TRL, Unsloth и Axolotl приведены в разделе Обучение моделей на Jobs. Каждая из них ведёт к собственному руководству библиотеки.

Обработка данных в промышленных масштабах

DataTrove предоставляет экспериментальный JobsPipelineExecutor для распределения конвейеров обработки данных по пулу задач. Он поддерживает ограничения параллелизма, зависимости между несколькими этапами, повторные попытки и возобновляемые запуски — при повторном запуске конвейера пропускаются уже завершённые задачи, а выполняются только оставшиеся.

См. готовые примеры для:

• Фильтрация набора данных на Hub
• Токенизация и объединение набора данных из Hub
• Многоэтапная дедупликация MinHash

Скрипты UV

Организация uv-scripts поддерживает коллекцию автономных скриптов uv, которые запускаются на Jobs одной командой. Скрипты охватывают OCR, пакетный вывод, классификацию текста, обнаружение объектов, статистику наборов данных, визуализацию эмбеддингов и многое другое.

Unsloth также предоставляет готовые к запуску скрипты обучения для дообучения LLM и VLM на Jobs.

Навыки агента для написания кода

Кодовые агенты, такие как Claude Code, Codex и Cursor, могут отправлять и отслеживать Jobs за вас. Установите навык hf CLI, сгенерированный из вашей установленной CLI, чтобы он оставался актуальным:

hf skills add

См. Hugging Face CLI for AI agents для настройки под каждого агента и Agent Skills для навыков обучения и других рабочих процессов.

Песочницы

Функция expose ports в Jobs делает их отличным выбором для создания песочниц, то есть временных автономных сред, используемых агентами и LLM-приложениями.

Обучающие материалы и проекты сообщества

• Обучение на огромных наборах данных без их загрузки — потоковая передача наборов данных непосредственно в Jobs с помощью Unsloth, локальное хранилище не требуется
• Доработка модели «зрение-язык» с помощью TRL - Доработка Qwen2.5-VL для задач по истории искусства с использованием TRL и Jobs
• FreeFlow — открытая платформа для аннотирования с встроенной интеграцией Jobs для обучения моделей обнаружения объектов YOLOv11
• hfdask — Запуск Dask-программ на CPU- и GPU-задачах из одного YAML-определения кластера, с mTLS между узлами и автоматической очисткой

Есть учебное пособие или проект с использованием Jobs? Создайте PR, чтобы добавить его сюда.