[docs] fixed links with 404 (#27327)

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docs/source/es/create_a_model.md

@@ -109,7 +109,7 @@ También puedes guardar los archivos de configuración como un diccionario; o in
 
 ## Modelo
 
-El siguiente paso será crear un [modelo](main_classes/models). El modelo, al que a veces también nos referimos como arquitectura, es el encargado de definir cada capa y qué operaciones se realizan. Los atributos como `num_hidden_layers` de la configuración se usan para definir la arquitectura. Todos los modelos comparten una clase base, [`PreTrainedModel`], y algunos métodos comunes que se pueden usar para redimensionar los _embeddings_ o para recortar cabezas de auto-atención (también llamadas _self-attention heads_). Además, todos los modelos son subclases de [`torch.nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html), [`tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model) o [`flax.linen.Module`](https://flax.readthedocs.io/en/latest/flax.linen.html#module), lo que significa que son compatibles con su respectivo framework. 
+El siguiente paso será crear un [modelo](main_classes/models). El modelo, al que a veces también nos referimos como arquitectura, es el encargado de definir cada capa y qué operaciones se realizan. Los atributos como `num_hidden_layers` de la configuración se usan para definir la arquitectura. Todos los modelos comparten una clase base, [`PreTrainedModel`], y algunos métodos comunes que se pueden usar para redimensionar los _embeddings_ o para recortar cabezas de auto-atención (también llamadas _self-attention heads_). Además, todos los modelos son subclases de [`torch.nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html), [`tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model) o [`flax.linen.Module`](https://flax.readthedocs.io/en/latest/api_reference/flax.linen/module.html), lo que significa que son compatibles con su respectivo framework. 
 
 <frameworkcontent>
 <pt>

docs/source/es/sagemaker.md

@@ -26,4 +26,3 @@ La documentación ha sido trasladada a [hf.co/docs/sagemaker](https://huggingfac
 
 - [Entrenar modelos de Hugging Face en Amazon SageMaker con SageMaker Python SDK](https://huggingface.co/docs/sagemaker/train)
 - [Desplegar modelos de Hugging Face en Amazon SageMaker con SageMaker Python SDK](https://huggingface.co/docs/sagemaker/inference)
-- [Preguntas Frecuentes](https://huggingface.co/docs/sagemaker/faq)