huggingface/transformers
项目简介
🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架，支持推理与训练全流程。
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
智能解读
Hugging Face Transformers是一个开源的Python库，提供了大量先进的预训练机器学习模型，涵盖文本、图像、音频、视频及多模态任务。该库的核心价值在于统一了模型定义框架，使得同一个模型能够无缝兼容多种主流训练框架（如PyTorch、DeepSpeed）、推理引擎（如vLLM、TGI）以及边缘计算库。用户无需从头实现复杂模型，即可通过简单的Pipeline API快速进行推理或微调。目前Hugging Face Hub上托管了超过100万个模型检查点，研究人员和开发者可以轻松查找、下载并应用最先进的模型，极大降低了机器学习和深度学习技术的使用门槛，推动了人工智能技术的民主化与应用普及。
原始标签
使用场景
最适合需要快速使用、微调或部署各种预训练模型（尤其是最新SOTA模型）的场景，无需关心底层实现细节。
快速部署文本生成模型
开发者需要快速测试或部署一个文本生成模型，但不想从头训练或处理复杂的模型加载代码。
使用Transformers的Pipeline API，只需几行代码就能加载预训练模型（如Llama、GPT等）并进行文本生成或对话。
使用`pipeline('text-generation', model='meta-llama/Llama-3.2-1B')`加载模型，输入提示词即可获得生成结果。
多模态任务统一处理
开发者需要处理图像、音频、文本等多模态任务，但不同模态的模型接口和预处理方式差异大，集成困难。
Transformers提供了统一的Pipeline API，支持视觉问答、语音识别、图像分类等任务，预处理和推理流程标准化。
视觉问答：`pipeline('visual-question-answering', model='dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa')`输入图片和问题，直接得到答案。
模型训练与微调标准化
研究人员或工程师想微调预训练模型以适应特定任务，但不同框架的模型定义和训练代码不兼容。
Transformers作为模型定义框架，其模型定义被主流训练框架（如PyTorch Lightning、DeepSpeed）和推理引擎（如vLLM）广泛支持，确保代码可移植性。
使用Transformers定义BERT模型，即可用Axolotl、Unsloth等框架进行高效微调，无需重写模型代码。
快速实验最新SOTA模型
开发者想尝试最新的开源模型（如Gemma、Qwen、DeepSeek），但每个模型的加载方式和接口不同，学习成本高。
Transformers集成了Hugging Face Hub上超过100万个模型检查点，提供统一API，只需更改模型名称即可切换使用不同模型。
想尝试Qwen2.5模型？只需将`model='Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct'`传入Pipeline，其他代码无需改动。
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