Hugging Face 的Transformers是一個開源程式庫，專為深度學習而設計，特別適用於自然語言處理 (NLP)、電腦視覺、音訊和多模態應用領域，它提供了一個全面的框架，使用戶能夠輕鬆存取和使用最先進的預訓練模型，並針對特定任務進行微調。
Hugging Face Transformers 的主要特性包括：
模型中心：該庫包含一個龐大的模型庫，其中包含超過 100 萬個預訓練模型，這些模型均可在 Hugging Face Hub 上找到，如此豐富的模型庫使用戶能夠找到適合各種任務的模型，例如情緒分析、文字摘要等等。
管道：Hugging Face Transformers 透過針對不同任務優化的管道提供了一個簡潔的介面，這些管道簡化了模型的使用過程，使用戶能夠以最少的設定執行文字生成、圖像分割和自動語音識別等任務。
統一的 API：該程式庫提供了一個統一的 API，支援包括 PyTorch 和 TensorFlow 在內的多種框架，這種靈活性使用戶能夠輕鬆切換框架，從而促進跨不同環境的模型訓練和部署。
訓練和微調：使用者只需幾行程式碼即可訓練和微調模型。該庫支援混合精度訓練和分散式訓練等高級功能，使其既適合初學者也適合經驗豐富的研究人員。
社群和文件：Hugging Face 圍繞著其工具建立了一個強大的社區，提供豐富的文件和資源，幫助使用者快速上手並解決問題。社群功能鼓勵協作以及模型和資料集的共享。
應用：Hugging Face Transformers 可應用於廣泛的任務，包括：
1) 自然語言處理：例如文本分類、命名實體識別和問答；
2) 計算機視覺：圖像分類和目標檢測；
3) 音頻處理：語音識別和音頻分類；
4) 多模態任務：結合文本和圖像數據，用於視覺問答等任務。
Hugging Face Transformers 對於希望在其應用程式中利用高級機器學習模型的開發人員、研究人員和工程師來說，是一個強大的工具，可以更輕鬆地在各個領域實施尖端的 AI 解決方案。
