Hugging Face 是一个开源的深度学习库，旨在简化自然语言处理（NLP）任务。它提供了大量的预训练模型和工具，帮助研究人员和开发者更容易地构建和部署NLP应用。

主要功能

  • 预训练模型: 提供了多种预训练模型，如 BERT、GPT-2 等，可以用于文本分类、问答、机器翻译等多种任务。
  • 转换器库: 包含了各种模型转换工具，支持从 PyTorch、TensorFlow 等框架转换为 ONNX 格式。
  • Hugging Face Hub: 一个社区驱动的模型和数据的存储库，用户可以分享和复用模型和数据集。

使用示例

以下是一个简单的使用 Hugging Face 的例子：

from transformers import pipeline

# 创建一个文本分类器
classifier = pipeline("text-classification")

# 对文本进行分类
result = classifier("Hugging Face 是一个开源的深度学习库。")

print(result)

获取更多资源

想要了解更多关于 Hugging Face 的信息，可以访问我们的官方文档。

Hugging Face Logo