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huggingface 中文文档

Hugging Face - 文档库(中文版)

Hub

拥抱面线上的主机基于GIT的模型,数据集和空间。

Transformers

Pytorch,Tensorflow和Jax的最先进的ML。

Diffusers

Pytorch中图像和音频产生的最新扩散模型。

Datasets

访问并共享数据集,以获取计算机视觉,音频和NLP任务。

Gradio

在仅几行Python中构建机器学习演示和其他Web应用程序。

Hub Python Library

HF集线器的客户库库:从Python运行时管理存储库。

Huggingface.js

JS库的集合与拥抱面交互,其中包括TS类型。

Transformers.js

社区图书馆可以从浏览器中的变压器中运行预算模型。

Inference API

使用我们的免费推理API轻松地尝试超过200K模型。

Inference Endpoints

在专用的,完全管理的基础架构上轻松将模型放在生产中。

PEFT

大型型号的参数有效的明迹方法

Accelerate

轻松训练和使用具有多GPU,TPU,混合精液的Pytorch型号。

Optimum

使用易于使用的硬件优化工具对HF变压器进行快速训练和推断。

AWS Trainium & Inferentia

使用AWS Trainium和AWS推理训练和部署变压器和扩散器。

Tokenizers

快速引导者,针对研究和生产进行了优化。

Evaluate

评估和报告模型性能更容易,更标准化。

Tasks

有关ML任务的所有事情:演示,用例,模型,数据集等等!

Datasets-server

API访问所有拥抱面轮数据集的内容,元数据和基本统计信息。

TRL

通过强化学习训练变压器语言模型。

Amazon SageMaker

使用Amazon Sagemaker和拥抱Face DLC培训和部署变压器模型。

timm

最先进的计算机视觉模型,层,优化器,培训/评估和实用程序。

Safetensors

简单,安全的方法,可以安全,快速地存储和分发神经网络。

Text Generation Inference

工具包可供大型语言模型。

AutoTrain

Autotrain API和UI

Hugging Face 中文文档

原文:Hugging Face Documentation

协议:CC BY-NC-SA 4.0

计算机科学中仅存在两件难事:缓存失效和命名。——菲尔·卡尔顿

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