Hugging Face Transformers

一句话定位

一个统一文本、视觉、音频、视频和多模态AI模型的开源框架，支持推理与训练。

核心价值

• 集中化模型定义，确保生态系统内模型定义的一致性
• 作为跨框架的枢纽，兼容主流训练框架和推理引擎
• 支持超过100万个预训练模型检查点，减少训练成本和时间
• 致力于支持最新SOTA模型并民主化其使用

功能亮点

• Pipeline: 针对多种机器学习任务的简单优化推理类
• Trainer: 支持混合精度、torch.compile和FlashAttention的综合训练器
• generate: 支持流式传输和多种解码策略的快速文本生成
• 多模态支持: 涵盖文本、计算机视觉、音频、视频和多模态模型
• 框架兼容: 与Axolotl、Unsloth、DeepSpeed、vLLM等主流框架兼容

适用人群

• 机器学习工程师和研究人员
• AI开发者
• 数据科学家
• 需要快速部署AI模型的企业用户
• 希望使用预训练模型的研究人员

使用场景

• 文本生成、图像分割、自动语音识别等推理任务
• 大规模语言模型和视觉语言模型的训练
• 多模态AI应用的开发
• 快速原型验证和模型部署
• 学术研究和工业应用

综合说明

Hugging Face Transformers是一个面向开发者和机器学习工程师的开源框架，通过统一的模型定义接口简化了最先进AI模型的使用。它支持从文本到多模态的各种任务，提供高效的推理和训练能力，并与主流AI框架保持良好兼容性。