【Transformer 】 Hugging Face手册 (01/10)

  

一、说明

   本文是Hugging Face的用户手册。加入 Hugging Face 社区,在模型、数据集和空间上进行协作,通过加速推理获得更快的示例。

二、变形金刚

   适用于 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的先进机器学习。

   Transformers 提供 API 和工具,可轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本和碳足迹,并节省从头开始训练模型所需的时间和资源。这些模型支持不同模式的常见任务,例如:

   自然语言处理:文本分类、命名实体识别、问答、语言建模、摘要、翻译、多项选择和文本生成。
   计算机视觉:图像分类、对象检测和分割。
   音频:自动语音识别和音频分类。
   多模态:表格问答、光学字符识别、从扫描文档中提取信息、视频分类和视觉问答。

   Transformer 支持 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 之间的框架互操作性。这提供了在模型生命周期的每个阶段使用不同框架的灵活性;在一个框架中用三行代码训练模型,然后在另一个框架中加载它进行推理。还可以将模型导出为 ONNX 和 TorchScript 等格式,以便在生产环境中进行部署。

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   如果您正在寻求 Hugging Face 团队的定制支持

三、内容

   该文档分为五个部分:

  • “入门”提供了库的快速浏览以及启动和运行的安装说明。

  • 如果您是初学者,教程是一个很好的起点。本节将帮助您获得开始使用库所需的基本技能。

  • 操作指南向您展示如何实现特定目标,例如微调用于语言建模的预训练模型或如何编写和共享自定义模型。

  • CONCEPTUAL GUIDES 对变形金刚的模型、任务和设计理念背后的基本概念和思想进行了更多的讨论和解释。

  • API 描述了所有类和函数:

MAIN CLASSES 详细介绍了最重要的类,如配置、模型、分词器和管道。
MODELS 详细介绍了与库中实现的每个模型相关的类和函数。
INTERNAL HELPERS 详细介绍了内部使用的实用程序类和函数。

四、支持的模型和框架

   下表显示了库中每个模型的当前支持,无论它们是否具有 Python 分词器(称为“慢速”)。由 Tokenizers 库支持的“快速”分词器,无论它们在 Jax 中是否支持(通过 Flax)、PyTorch 和/或 TensorFlow。

Model PyTorch support TensorFlow support Flax Support
ALBERT
ALIGN
AltCLIP
Audio Spectrogram Transformer
Autoformer
Bark
BART
BARThez
BARTpho
BEiT
BERT
Bert Generation
BertJapanese
BERTweet
BigBird
BigBird-Pegasus
BioGpt
BiT
Blenderbot
BlenderbotSmall
BLIP
BLIP-2
BLOOM
BORT
BridgeTower
BROS
ByT5
CamemBERT
CANINE
Chinese-CLIP
CLAP
CLIP
CLIPSeg
CLVP
CodeGen
CodeLlama
Conditional DETR
ConvBERT
ConvNeXT
ConvNeXTV2
CPM
CPM-Ant
CTRL
CvT
Data2VecAudio
Data2VecText
Data2VecVision
DeBERTa
DeBERTa-v2
Decision Transformer
Deformable DETR
DeiT
DePlot
DETA
DETR
DialoGPT
DiNAT
DINOv2
DistilBERT
DiT
DonutSwin
DPR
DPT
EfficientFormer
EfficientNet
ELECTRA
EnCodec
Encoder decoder
ERNIE
ErnieM
ESM
FairSeq Machine-Translation
Falcon
FastSpeech2Conformer
FLAN-T5
FLAN-UL2
FlauBERT
FLAVA
FNet
FocalNet
Funnel Transformer
Fuyu
GIT
GLPN
GPT Neo
GPT NeoX
GPT NeoX Japanese
GPT-J
GPT-Sw3
GPTBigCode
GPTSAN-japanese
Graphormer
GroupViT
HerBERT
Hubert
I-BERT
IDEFICS
ImageGPT
Informer
InstructBLIP
Jukebox
KOSMOS-2
LayoutLM
LayoutLMv2
LayoutLMv3
LayoutXLM
LED
LeViT
LiLT
LLaMA
Llama2
LLaVa
Longformer
LongT5
LUKE
LXMERT
M-CTC-T
M2M100
MADLAD-400
Marian
MarkupLM
Mask2Former
MaskFormer
MatCha
mBART
mBART-50
MEGA
Megatron-BERT
Megatron-GPT2
MGP-STR
Mistral
Mixtral
mLUKE
MMS
MobileBERT
MobileNetV1
MobileNetV2
MobileViT
MobileViTV2
MPNet
MPT
MRA
MT5
MusicGen
MVP
NAT
Nezha
NLLB
NLLB-MOE
Nougat
Nyströmformer
OneFormer
OpenAI GPT
OpenAI GPT-2
OpenLlama
OPT
OWL-ViT
OWLv2
PatchTSMixer
PatchTST
Pegasus
PEGASUS-X
Perceiver
Persimmon
Phi
PhoBERT
Pix2Struct
PLBart
PoolFormer
Pop2Piano
ProphetNet
PVT
QDQBert
Qwen2
RAG
REALM
Reformer
RegNet
RemBERT
ResNet
RetriBERT
RoBERTa
RoBERTa-PreLayerNorm
RoCBert
RoFormer
RWKV
SAM
SeamlessM4T
SeamlessM4Tv2
SegFormer
SEW
SEW-D
SigLIP
Speech Encoder decoder
Speech2Text
SpeechT5
Splinter
SqueezeBERT
SwiftFormer
Swin Transformer
Swin Transformer V2
Swin2SR
SwitchTransformers
T5
T5v1.1
Table Transformer
TAPAS
TAPEX
Time Series Transformer
TimeSformer
Trajectory Transformer
Transformer-XL
TrOCR
TVLT
TVP
UL2
UMT5
UniSpeech
UniSpeechSat
UnivNet
UPerNet
VAN
VideoMAE
ViLT
VipLlava
Vision Encoder decoder
VisionTextDualEncoder
VisualBERT
ViT
ViT Hybrid
VitDet
ViTMAE
ViTMatte
ViTMSN
VITS
ViViT
Wav2Vec2
Wav2Vec2-BERT
Wav2Vec2-Conformer
Wav2Vec2Phoneme
WavLM
Whisper
X-CLIP
X-MOD
XGLM
XLM
XLM-ProphetNet
XLM-RoBERTa
XLM-RoBERTa-XL
XLM-V
XLNet
XLS-R
XLSR-Wav2Vec2
YOLOS
YOSO

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