Hugging Face Transformers 是一个 Python 库，提供对旨在处理自然语言处理 (NLP) 任务的预训练机器学习模型的访问。这些模型基于 Transformer 架构，由于其处理文本长程依赖关系的能力，该架构已成为现代 NLP 的标准。该库通过提供易于使用的 API 来简化使用 BERT、GPT-2 和 RoBERTa 等最先进模型，可用于文本分类、翻译、摘要生成和问答等任务。它与 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度学习框架集成，使开发人员无需从头开始构建这些模型即可利用它们。该库是开源的，由 Hugging Face 和庞大的贡献者社区共同维护，确保定期更新并支持新模型。
Hugging Face Transformers 的一个主要优势在于其易用性。例如，开发人员只需几行代码即可使用 pipeline 抽象执行情感分析，该抽象会自动处理模型加载、分词和推理。该库还支持在自定义数据集上对预训练模型进行微调。假设您想训练一个模型来分类医疗文本。您可以使用 datasets 库加载数据集，使用 AutoTokenizer 对其进行预处理，并使用 Trainer 类对 BERT 等基础模型进行微调。此外，Hugging Face Model Hub 托管了数千个社区共享的模型，使开发人员无需从头训练即可找到用于特定任务（例如法律文档分析或代码生成）的专业模型。这种灵活性使该库适用于原型开发和生产。
Hugging Face Transformers 周围的生态系统超越了核心库。诸如 datasets 和 tokenizers 等工具简化了数据处理，而与 ONNX 和 TensorRT 的集成使得模型可以在资源受限的环境中进行部署优化。例如，开发人员可以将模型导出为 ONNX 格式以减少生产 API 中的推理延迟。该库还支持协作工作流程：团队可以通过 Model Hub 公开或私下共享微调的模型或数据集。这促进了跨项目的重用并减少了冗余。通过结合易用性、广泛的模型支持和强大的工具集，Hugging Face Transformers 已成为从事 NLP 应用（从聊天机器人到自动化内容审核）的开发人员的首选解决方案。