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* Eliminates api section from contents

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@@ -32,17 +32,12 @@ Cada arquitectura de 🤗 Transformers se define en un módulo de Python indepen
 
 ## Contenidos
 
-La documentación está organizada en cinco partes:
+La documentación está organizada en cuatro partes:
 
-- **INICIANDO** contiene un recorrido rápido e instrucciones de instalación para comenzar a usar 🤗 Transformers.
+- **EMPEZAR** contiene un recorrido rápido e instrucciones de instalación para comenzar a usar 🤗 Transformers.
 - **TUTORIALES** son un excelente lugar para comenzar si eres nuevo en nuestra biblioteca. Esta sección te ayudará a obtener las habilidades básicas que necesitas para comenzar a usar 🤗 Transformers.
-- **GUÍAS HOW-TO** te mostrará cómo lograr un objetivo específico, cómo hacer fine-tuning a un modelo preentrenado para el modelado de lenguaje o cómo crear un cabezal para un modelo personalizado.
+- **GUÍAS PRÁCTICAS** te mostrará cómo lograr un objetivo específico, cómo hacer fine-tuning a un modelo preentrenado para el modelado de lenguaje o cómo crear un cabezal para un modelo personalizado.
 - **GUÍAS CONCEPTUALES** proporciona más discusión y explicación de los conceptos e ideas subyacentes detrás de los modelos, las tareas y la filosofía de diseño de 🤗 Transformers. 
-- **API** describe cada clase y función, agrupadas en:
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-  - **CLASES PRINCIPALES** para las clases principales exponiendo las APIs importantes de la biblioteca.
-  - **MODELOS** para las clases y funciones relacionadas con cada modelo implementado en la biblioteca.
-  - **AYUDANTES INTERNOS** para las clases y funciones que usamos internamente.
 
 La biblioteca actualmente contiene implementaciones de JAX, PyTorch y TensorFlow, pesos de modelos preentrenados, scripts de uso y utilidades de conversión para los siguientes modelos.