模型简介
Hugging Face Transformers是一个开源库，提供最先进的机器学习模型，支持PyTorch、TensorFlow和JAX框架。它简化了预训练模型的使用和微调过程，广泛应用于文本分类、问答、文本生成、图像分类等任务。
模型特点
广泛的模型支持
提供数千种预训练模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域
跨框架兼容
支持PyTorch、TensorFlow和JAX三大主流深度学习框架
易于使用的API
提供简单一致的API，便于快速加载和使用预训练模型
模型中心集成
与Hugging Face模型中心无缝集成，方便下载和共享模型
模型能力
文本分类
问答系统
文本生成
命名实体识别
机器翻译
情感分析
图像分类
目标检测
语音识别
语音合成
使用案例
自然语言处理
智能客服
使用预训练语言模型构建自动问答系统
提高客服效率，降低人力成本
内容生成
利用文本生成模型自动撰写文章或产品描述
提升内容生产效率
计算机视觉
图像分类
使用视觉Transformer模型进行图像分类
高准确率的图像识别
语音处理
语音转文字
使用Wav2Vec2等模型进行语音识别
高准确率的语音转录
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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