文档概述
本指南旨在帮助开发者快速掌握 Hugging Face Transformers 库的核心功能与使用技巧。以下是主要内容模块：
核心概念
- 模型加载与保存：
AutoModel与AutoTokenizer的使用 - 常见任务：文本分类、问答系统、文本生成等
- 模型优化：量化、加速推理、分布式训练
- 模型加载与保存：
快速入门
- 安装指令：
pip install transformers - 示例代码：基于 BERT 的文本分类任务
- 模型库导航：模型列表
- 安装指令：
高级用法
- 自定义训练流程：使用
Trainer类与TrainingArguments - 模型微调：针对特定任务的参数调整
- 模型部署：通过
export与serve实现服务化
- 自定义训练流程：使用
学习资源
📌 提示：如需进一步探索模型优化技巧，可访问 模型加速指南 进行深度学习。