Hugging

LLM推理入门实践：基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM

文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成：system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑1.HuggingFace模型下载模型在HuggingFace下载，如果下载速度太慢，可以在HuggingFace镜像网站或ModelScope进行下载。使用HuggingFace的下载
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2025-06-27 17:57

使用Hugging Face的Sentence Transformers进行文本嵌入

概述HuggingFace的SentenceTransformers是一种用于生成文本和图像嵌入的Python框架，提供了最新的技术。这个框架可以通过HuggingFaceEmbeddings类来使用嵌入模型。尽管它功能强大，但在本地运行可能会受到操作系统和其他因素的影响，因此推荐给有经验的用户使用。核心原理解析SentenceTransformers基于BERT等深度学习模型，通过转化输入文本为
2501_92325368·2025-06-26 11:34

使用Hugging Face的BGE模型进行文本嵌入

在文本嵌入领域，BGE（BeijingAcademyofArtificialIntelligenceEmbeddings）模型是开源界的佼佼者。由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发，BGE模型以其高效的嵌入性能和开放性获得了广泛的认可。本文将通过HuggingFace平台展示如何使用BGE模型进行文本嵌入。技术背景介绍文本嵌入是将文本数据转换为可计算向量的过程，这在自然语言处理（NLP）中具有
lirxx·2025-06-25 11:39

Hugging Face 一键部署代码模型

摘要：全球最大的开源AI社区HuggingFace近日宣布，其广受欢迎的InferenceEndpoints（推理端点）服务现已全面支持代码生成模型。这意味着，开发者现在只需在平台上进行几次点击，即可将托管在HuggingFaceHub上的任何AI编程模型（如CodeGemma,StarCoder,或自己微调的模型）快速部署为一个安全、可扩展的生产级API。此举旨在彻底打通从模型到应用的“最后一公
儿女初养·2025-06-24 07:20

小白学大模型：Hugging Face Tokenizer

Tokenizer介绍在自然语言处理（NLP）领域，Tokenizer（分词器）是准备输入模型的关键步骤之一。HuggingFace提供了用于各种模型的分词器库，其中大多数分词器都以两种风格提供：一种是完整的Python实现，另一种是基于Rust库Tokenizers的“Fast”实现。这两种实现方式各有特点，其中“Fast”实现具有两大优势：显著提升速度：特别是在批处理分词时，使用“Fast”实
AI大模型_学习君·2025-06-21 11:02

【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例

深入解析HuggingFaceTransformers及开源大模型微调实践HuggingFaceTransformers已成为自然语言处理（NLP）乃至多模态（跨语言、图像、音频等）应用中最为流行、功能最完备的开源框架之一。它将主流的预训练模型（如BERT、GPT、T5、VisionTransformer等）统一整合在同一套API下，并提供了丰富的工具支持快速训练、推理与部署。本篇文章将：介绍Hu
云博士的AI课堂·2025-06-21 11:01

Hugging Face、魔塔社区(MOTA)与OpenRouter：AI模型平台深度对比与实战指南

引言随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）和各种预训练模型在各个领域的应用日益广泛。为了方便开发者和研究人员使用这些模型，涌现了许多优秀的AI模型平台。本文将详细介绍三个主流平台：HuggingFace、魔塔社区（MOTA）和OpenRouter，深入分析它们的功能特点、使用场景，并提供详细的用法和代码案例，帮助您根据实际需求选择最合适的平台。1.平台概览与核心定位首先，我们基于您提供
何双新·2025-06-17 02:21

Hugging Face基础入门

HuggingFace基础入门模型与分词器进阶用法什么是HuggingFace？Transformers库全景图HuggingFace与深度学习的融合安装Transformers与Datasets第一个Pipeline程序：一行代码跑大模型在CPU、GPU上运行的区别pipeline工作原理常见任务类型介绍pipeline参数详解与技巧模型命名规则解析模型下载缓存机制如何从Hub下载或上传模型什么
·2025-06-11 21:45

AI大模型01_Hugging Face平台介绍

引言在人工智能领域，HuggingFace（抱脸网）已成为不可或缺的工具和平台。它不仅提供了丰富的预训练模型库、高效的数据处理工具，还通过开源社区和开放API推动了AI技术的普及与创新。无论是初学者还是资深开发者，HuggingFace都能提供强大的支持。本文将从HuggingFace的核心功能、使用方法、实际案例和未来展望等方面进行全面解析。一、HuggingFace简介1.1什么是Huggin
江畔柳前堤·2025-06-10 04:49

【LangChain】langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings：基于Hugging Face的 Transformer 的嵌入（embedding）模型类

langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings是LangChain提供的一个嵌入（embedding）模型类，用于将文本转换为向量表示，基于HuggingFace的Transformer模型。本文基于LangChain0.3.x，详细介绍langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings的初始化、方法、参数和典型场景，并提
彬彬侠·2025-06-09 08:03

参加 Hugging Face 组织的 Gradio & MCP 智能体主题黑客松

欢迎参加Gradio&MCP智能体主题黑客松！准备好了吗？一场以智能体（Agent）和模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）为核心的全球在线黑客松即将来袭！本次活动由HuggingFace举办，我们将共同探索基于AnthropicMCP和AIAgentic系统的最新可能性。活动时间：2025年6月2日至6月8日举办形式：全球线上同步奖励总额：$10,000美元现金+
·2025-05-29 00:50

深度解析 Hugging Face Transformers 模型加载：从基础到优化的全流程实战

在使用HuggingFaceTransformers开发AI应用时，我们常常会遇到模型加载慢、内存占用高的问题。如何高效加载预训练模型？怎样在有限硬件资源下运行大型模型？今天我们就来深入探讨Transformers的模型加载技术，从基础用法到内存优化，解锁丝滑开发体验。一、一行代码加载模型：从AutoClass到特定模型的灵活选择HuggingFace最吸引人的特性之一，是其极简的模型加载逻辑。无
佑瞻·2025-05-27 11:22

Hugging Face + Spark：打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)

在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace是不可或缺的处理库，而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来，可以实现高效的NLP大数据处理。以下是结合HuggingFace和Spark的两种方法，基于Spark&PySpark3.3.1版本进行探索。方法一：升级Spark版本至3.4及以上如果你愿意升级Spark版本到3.4或更高版本，那么结合HuggingFace和Spa
·2025-05-27 10:21

AI Agents从入门到精通：Hugging Face 官方课程精华解读

引言AIAgents是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，它们通过结合大型语言模型（LLMs）和外部工具，能够执行复杂的任务并与环境进行交互。HuggingFace的AIAgentsCourse为学习者提供了一个全面的入门指南，帮助理解AIAgents的基本概念、工作原理以及如何构建自己的AIAgent，咱们这篇文章会深入解读这门课程的核心内容，帮助读者更好地掌握AIAgents的基础知识。课程
大模型微调部署·2025-05-11 12:59

《AI大模型应知应会100篇》第53篇：Hugging Face生态系统入门

第53篇：HuggingFace生态系统入门——从模型获取到部署的全流程实战指南摘要在人工智能快速发展的今天，HuggingFace已成为自然语言处理（NLP）领域最具影响力的开源平台之一。它不仅提供丰富的预训练模型、强大的工具库，还构建了一个开放的模型共享社区。本文将深入介绍HuggingFace生态系统的核心组件，包括Transformers、Datasets、Tokenizers和Hub平台
带娃的IT创业者·2025-05-11 12:56

在Mac M1/M2上使用Hugging Face Transformers进行中文文本分类（完整指南）

在MacM1/M2上使用HuggingFaceTransformers进行中文文本分类（完整指南）前言随着AppleSilicon芯片（M1/M2）的普及，越来越多的开发者希望在Mac上运行深度学习任务。本文将详细介绍如何在MacM1/M2设备上使用HuggingFaceTransformers库进行中文文本分类任务，包括环境配置、数据处理、模型训练和性能优化等完整流程。环境准备1.硬件和系统要求
zeroporn·2025-05-10 08:22

Hugging Face模型下载方法指南

目录一、通过代码自动下载（推荐）二、使用huggingface_hub库（适合批量或受限模型）三、手动下载文件（适用于无代码环境）四、使用GitLFS下载（适合大型模型）五、镜像加速与离线方案注意事项一、通过代码自动下载（推荐）使用transformers库：首次调用from_pretrained()函数时会自动下载模型文件到本地缓存目录（默认路径为~/.cache/huggingface/tra
llmbe·2025-04-26 08:14

【服务器操作指南】从 Hugging Face 上下载文件 | 从某一个网址上下载文件到 Linux 服务器的指定目录

引言在服务器操作中，下载和管理文件是常见且重要的任务。从HuggingFace平台获取模型资源，或从特定网址下载文件至Linux服务器并进行解压，都需要明确的操作步骤。本指南旨在为您提供清晰的操作流程，帮助您快速上手相关任务并提升效率。从HuggingFace上下载文件1.创建虚拟环境并安装git和git-lfs在终端中依次执行以下命令：condacreate-nhf-downloadpython
如果树上有叶子·2025-04-26 08:12

自然语言处理——Hugging Face 详解

HuggingFace是一个以自然语言处理（NLP）为核心的人工智能平台和开源社区，提供了一系列非常流行的机器学习工具和预训练模型，尤其在文本生成、分类、翻译、情感分析等任务中表现出色。HuggingFace旗下最为著名的项目是Transformers库，它为NLP任务提供了大量的预训练模型，并且支持多种主流深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow。一、HuggingFace的背景和目
goTsHgo·2025-04-20 18:25

一起学Hugging Face Transformers（10）- 使用Transformers 库的 Trainer API 进行模型微调

文章目录前言二、环境准备三、数据准备四、模型选择与加载五、数据预处理1.代码2.详细解析3.小结六、微调模型七、模型评估八、保存模型总结前言在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型如BERT、GPT等已经展示了其强大的能力。然而，实际应用中，预训练模型往往需要进一步微调（Fine-tuning）以适应具体任务。HuggingFaceTransformers库提供了强大的TrainerAPI，使得模
做个天秤座的程序猿·2025-04-15 18:15

在本地运行Hugging Face模型：借助HuggingFacePipeline轻松搞定

#在本地运行HuggingFace模型：借助HuggingFacePipeline轻松搞定##引言HuggingFaceModelHub是一个丰富的资源库，提供了超过12万个模型、2万个数据集和5万个示例应用（Spaces）。这些资源不仅是开源的，而且非常适合开发者们在机器学习领域进行合作和构建。本文将讨论如何使用HuggingFacePipeline类在本地运行这些模型，帮助您更好地理解和应用这
sjufgwgfhoia·2025-04-12 19:36

【人工智能】Transformers之Pipeline（一）：音频分类（audio-classification）

2.3.1pipeline对象实例化参数2.3.2pipeline对象使用参数2.4pipeline实战2.4.1指令识别（默认模型）2.4.2情感识别2.5模型排名三、总结一、引言pipeline（管道）是hugging
LDG_AGI·2025-04-11 21:42

从Hugging Face下载Qwen/Qwen2-Audio-7B-Instruct模型到本地运行，使用python实现一个音频转文字的助手

明明跟你说过：个人主页个人专栏：《深度探秘：AI界的007》行路有良友，便是天堂目录一、引言1、HuggingFace简介2、Qwen2-Audio-7B-Instruct模型简介二、下载模型1、注册HuggingFace2、下载模型3、检查模型三、应用编写1、安装工具包2、封装函数调用模型3、封装切割函数4、主函数调用一、引言1、HuggingFace简介HuggingFace是什么？（通俗易懂
明明跟你说过·2025-04-11 13:46

Hugging Face核心组件介绍

文章目录1.简介2.注册和安装2.1.注册HuggingFace账户2.2.安装HuggingFace库3.模型探索与下载3.1.在模型库中搜索模型4.HuggingFaceAPI使用4.1.匿名访问API4.2.使用InferenceAPI5.使用Transformers库5.1.文本生成5.1.1.在线访问5.1.2.下载到本地访问5.2.文本分类5.2.1.在线访问5.2.2.下载到本地访问
EOPG·2025-04-10 18:14

在JupyterLab中集成本地AI编程助手：Jupyter AI、Ollama与Hugging Face的完美结合

随着AI代理从原型到生产的竞赛日益激烈，迫切需要一种标准化的方式，使代理能够跨不同提供商调用工具。这种向标准化工具调用方法的过渡，类似于我们之前看到的RESTAPI的普及。在RESTAPI出现之前，开发者不得不处理各种专有协议，仅仅是为了从不同服务中提取数据。REST带来了秩序，使系统能够以一致的方式相互通信。MCP（模型上下文协议）的目标是，正如其名，为AI模型提供标准化的上下文。没有它，我们将
真智AI·2025-03-30 15:55

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。它通过优化计算步骤和GPU内核，显著提升训练速度并减少内存使用。在Unsloth中，save_pretrained_merged方法用于将微调后的LoRA（Low-RankAdaptation）适配器权重与原始模型
背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

Java 中调用语言模型（如 OpenAI、阿里云通义千问、Hugging Face 等）API 的详细步骤和示例代码，涵盖常见场景及注意事项

以下是Java中调用语言模型（如OpenAI、阿里云通义千问、HuggingFace等）API的详细步骤和示例代码，涵盖常见场景及注意事项：1.常见语言模型API选择(1)OpenAIAPI特点：支持GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等模型，功能全面。官网：https://platform.openai.com/docs/api-reference(2)阿里云通义千问特点：阿里云的超大规模语言
爱的叹息·2025-03-25 15:04

基于Hugging Face的Transformer实战

一、为什么选择HuggingFace？‌HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints）‌二、文本分类实战：IMDB影评情感分析‌‌1.环境安装与数据准备pipinstalltransformersdatasetsevaluateacc
小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
y江江江江·2025-03-21 10:31

探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具

目录1.LangChainv0.2简介安装概念指南简单试用(1)模型选择(2)基础操作(3)更多操作Runnable调用链的连接Runnable并行自定义函数RunnableLambda额外assign参数(4)langchain.js2.HuggingFace简介如何调用API3.LMStudio简介LMStudio服务器JavaScript/TypeScriptSDK4.Dify.AI简介安装
Alex程·2025-03-20 18:41

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络：1.PyTorch原生格式（.pt/.pth）特性：直接保存PyTorch的state_dict（模型参数）或完整模型（含结构）。兼容性强，与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大，加载速度较慢，存在安全
mingo_敏·2025-03-20 17:37

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明  使用预训练模
无水先生·2025-03-15 13:54

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。不同任务的model可能会有不同的方法和属性，但它们共享许多常见功能。1.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后，可以使用以下属性：fromtransformers
彬彬侠·2025-03-11 11:53

【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法：自回归模型的文本生成方法

HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成（TextGeneration）方法，适用于自回归模型（如GPT-2、T5、BART、LLAMA），用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型？generate适用于基于Transformer生成文本的模型，例如：GPT-2(AutoModelForCausalLM)
彬彬侠·2025-03-11 11:52

4.2 Hugging Face狂揽40亿背后的开源变现密码：GitHub明星项目的黄金投资法则

HuggingFace狂揽40亿背后的开源变现密码：GitHub明星项目的黄金投资法则关键词：开源项目商业化、GitHub生态分析、AIAgent投资策略、开发者工具市场、技术产品价值评估1.开源项目商业化的黄金时代根据GitHub2023年度报告数据，全球开源项目已突破3.5亿个，企业级开源贡献量年增长率达34%。明星开源项目的商业化路径呈现明显特征：
少林码僧·2025-03-09 12:45

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库，用于加载、处理和分享大规模数据集，特别适用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音任务。1.为什么使用Datasets？在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
彬彬侠·2025-03-08 15:28

解锁 Hugging Face 的 smolagents：AI 代理的革命性突破！

利用简单却强大的AI代理框架提升你的工作效率！AI代理的崛起随着大型语言模型（LLM）推理能力的增强，AI代理成为了当前最热门的话题。这些代理不仅能够独立做出决策，还能根据用户输入执行任务。如果你对AI代理不太了解，可以将其理解为一个由LLM控制工作流的程序。AI代理的核心理念是：让机器执行过去无法完成的任务。随着AI代理的趋势不断上升，市面上涌现了许多AI代理框架。在众多代理框架中，smolag
真智AI·2025-03-08 13:27

Hugging Face Agents Course （Dummy Agent）

参考链接：https://qwen.readthedocs.io/en/latest/getting_started/concepts.htmlhttps://huggingface.co/agents-course/notebooks原notebook中用到的是llama模型，但是需要认证，下面改成了Qwen模型DummyAgentLibrary在这个简单的示例中，我们将从零开始编写一个Agen
ZHOU_CAMP·2025-03-07 02:53

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取，包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用，它
dgay_hua·2025-02-28 01:40

英伟达确认RTX 5090和5070 Ti存在制造问题；DeepSeek-R1成Hugging Face最受欢迎大模型|极客头条

「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！雷军：小米15Ultra、SU7Ultra是小米创业十五年来最高端产品华为近300人团队已入驻阿维塔，鸿蒙智行“塔界”或将登场小米超级小爱重新接入DeepSeekR1大模型：已上线DeepSeek-R1成H
极客日报·2025-02-24 12:33

如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南

1.引言在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。无论你是从事学术研究还是在工业中应用NLP技术，HuggingFace都为你提供了丰富的预训练模型和工具库，这些资源大大加速了NLP任务的开发和部署。HuggingFace提供的模型库涵盖了从文本分类到文本生成、从机器翻译到问答系统等各种NLP任务。这些模型大多是由社区贡献并经过大规模数据训练的，使用它们可以帮助
Hello.Reader·2025-02-23 18:01

报错：Module ‘XXX‘ doesn‘t exist on the Hugging Face Hub

代码fromdatasetsimportload_metricmetric=load_metric("accuracy")或者metric=evaluate.load("accuracy")报错：Module'accuracy'doesn'texistontheHuggingFaceHub解决方案：在https://github.com/huggingface/datasets/blob/main
_沧海桑田_·2025-02-21 06:22

ModelScope竞品分析：在面对Hugging Face Hub和百度PaddleHub等竞品时

引言随着人工智能技术的飞速发展，模型即服务（MaaS）平台逐渐成为开发者构建和应用AI解决方案的重要工具。ModelScope，作为阿里巴巴达摩院推出的开源模型平台，自上线以来便以其丰富的模型资源、便捷的服务和开放的合作环境吸引了大量用户的关注。然而，在竞争激烈的市场中，ModelScope也面临着来自其他MaaS平台的挑战。本文将对ModelScope的竞品进行详细分析，旨在为读者提供一个全面而
anneCoder·2025-02-21 05:19

Hugging Face 机器人技术新突破

https://www.bilibili.com/video/BV1WJkVYdEq7/?aid=113663474205...这次我们的LeRobot团队联合@therobotstudio和@NepYope打造了全新腱驱动（Tendon-driven）技术，以快、更准、更灵活的超凡表现，让机器人手部控制进入全新时代！当前该机器手的自由度：手部16，手臂7。机器手价格不超过450美元最让人激动的是
·2025-02-18 00:36

宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms:https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobotOpensourcedatasetsandmodels:https://hugging
爱吃青菜的大力水手·2025-02-17 10:55

探索Hugging Face平台：AI工具和集成指南

探索HuggingFace平台：AI工具和集成指南在人工智能和自然语言处理领域，HuggingFace无疑是一个备受瞩目的平台。无论是开发者还是研究者，大家都能从中找到适合的资源和工具。本篇文章旨在为大家深入介绍如何在HuggingFace平台上使用不同的功能模块，包括模型、API和工具集成。主要内容1.安装和集成要使用HuggingFace与Langchain的集成功能，我们首先需要安装lang
stjklkjhgffxw·2025-02-14 10:35

Hugging Face 机器人技术新突破

https://www.bilibili.com/video/BV1WJkVYdEq7/?aid=113663474205...这次我们的LeRobot团队联合@therobotstudio和@NepYope打造了全新腱驱动（Tendon-driven）技术，以快、更准、更灵活的超凡表现，让机器人手部控制进入全新时代！当前该机器手的自由度：手部16，手臂7。机器手价格不超过450美元最让人激动的是
·2025-02-12 01:58

【Hugging Face】如何从hub中下载文件

huggingface_hub库提供了从存储在Hub上的仓库中下载文件的功能。您可以独立使用这些函数或将它们集成到您自己的库中，使您的用户更方便地与Hub交互。本指南将向您展示如何：下载并缓存单个文件。下载并缓存整个代码库。将文件下载到本地文件夹。下载单个文件【hf_hub_download()】函数是从Hub下载文件的主要函数。它会下载远程文件，在磁盘上以版本感知的方式缓存它，并返回其本地文件路
大表哥汽车人·2025-02-11 01:32

Hugging Face挑战DeepSeek，AI开源竞赛升级！

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/DeepSeek的R1推理模型刚刚引发全球轰动，开源AI界的“顶流”HuggingFac
新加坡内哥谈技术·2025-01-30 05:03
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