Transformers 4.37 中文文档(一百)(5)

简介: Transformers 4.37 中文文档(一百)

Transformers 4.37 中文文档(一百)(4)https://developer.aliyun.com/article/1565788


🤗 Transformers

原文链接:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/index#contents

PyTorchTensorFlowJAX的最先进机器学习。

🤗 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减少计算成本、碳足迹,并节省训练模型所需的时间和资源。这些模型支持不同模态的常见任务,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、目标检测和分割。

🗣️ 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。

🤗 Transformers 支持 PyTorch、TensorFlow 和 JAX  之间的框架互操作性。这提供了在模型的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进行推断。模型还可以导出到  ONNX 和 TorchScript 等格式,以在生产环境中部署。

立即加入不断增长的社区,参与Hub论坛Discord

如果您正在寻找 Hugging Face 团队的定制支持


目录

文档分为五个部分:

  • 开始提供了一个快速浏览库和安装说明,让您快速上手。
  • 教程是初学者入门的好地方。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,比如微调预训练模型用于语言建模,或者如何编写和分享自定义模型。
  • 概念指南提供了更多关于模型、任务和🤗 Transformers 设计理念背后的概念和想法的讨论和解释。
  • API描述了所有类和函数:
  • 主要类详细介绍了配置、模型、分词器和管道等最重要的类。
  • 模型详细介绍了库中实现的每个模型相关的类和函数。
  • 内部助手详细介绍了内部使用的实用类和函数。

支持的模型和框架

下表表示库中对每个模型的当前支持情况,它们是否有 Python 分词器(称为“slow”)。一个由🤗 Tokenizers 库支持的“fast”分词器,以及它们在 Jax(通过 Flax)、PyTorch 和/或 TensorFlow 中的支持情况。

模型 PyTorch 支持 TensorFlow 支持 Flax 支持
ALBERT
ALIGN
AltCLIP
音频频谱变换器
Autoformer
Bark
BART
BARThez
BARTpho
BEiT
BERT
Bert 生成
Bert 日语
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


Transformers 4.37 中文文档(一百)(6)https://developer.aliyun.com/article/1565790

相关文章
echarts修改tooltip默认样式(使用formatter函数拼接加工)
echarts修改tooltip默认样式(使用formatter函数拼接加工)
1029 0
|
测试技术 编译器 vr&ar
CMake深度解析:掌握add_custom_command,精通Makefile生成规则(一)
CMake深度解析:掌握add_custom_command,精通Makefile生成规则
1226 1
|
数据采集 人工智能 机器人
RPA与爬虫:自动化工具的本质差异与选择指南
本文深入解析RPA与爬虫的本质差异,帮助企业根据业务需求明智选型。RPA侧重内部流程自动化,爬虫专注外部数据采集。内容涵盖技术原理、应用场景、优劣势对比及主流RPA工具介绍,助力把握自动化趋势,提升效率。
1058 0
|
8月前
|
缓存 Java Spring
IDEA中配置HTML和Thymeleaf热部署的步骤
以上就是在IntelliJ IDEA中配置HTML和Thymeleaf热部署的步骤。这样的配置可以大大提高你的开发效率,让你更专注于代码的编写,而不是等待应用的重启。希望这个指南对你有所帮助!
546 21
|
JavaScript 数据管理 虚拟化
ArkTS List组件基础:掌握列表渲染与动态数据管理
在HarmonyOS应用开发中,ArkTS的List组件是构建动态列表视图的核心。本文深入探讨了List组件的基础,包括数据展示、性能优化和用户交互,以及如何在实际开发中应用这些知识,提升开发效率和应用性能。通过定义数据源、渲染列表项和动态数据管理,结合虚拟化列表和条件渲染等技术,帮助开发者构建高效、响应式的用户界面。
1031 2
|
存储 运维 监控
Java中的实时日志分析与可视化
Java中的实时日志分析与可视化
|
11月前
|
存储 Cloud Native Java
Windows下Minio的安装以及基本使用
MinIO 是一个开源的云原生分布式对象存储系统,兼容亚马逊S3接口,适合存储大容量非结构化数据。本文介绍Windows下MinIO的安装与基本使用:通过以上步骤,您可以在Windows环境中成功安装并使用MinIO。
7520 18
|
数据可视化 自动驾驶 机器人
Transformers 4.37 中文文档(五)(4)
Transformers 4.37 中文文档(五)
106 0
|
12月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
2024消息队列“四大天王”:Rabbit、Rocket、Kafka、Pulsar巅峰对决
本文对比了 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 四种消息队列系统,涵盖架构、性能、可用性和适用场景。RabbitMQ 以灵活路由和可靠性著称;RocketMQ 支持高可用和顺序消息;Kafka 专为高吞吐量和低延迟设计;Pulsar 提供多租户支持和高可扩展性。性能方面,吞吐量从高到低依次为
4330 1
|
编解码 前端开发 JavaScript
【专栏:HTML与CSS实战项目篇】打造一个动态新闻网站
【4月更文挑战第30天】构建动态新闻网站,运用HTML和CSS提升编程技能和网页设计理解。项目包括首页、新闻列表页和详情页,设计简洁易用,包含顶部导航、轮播图和新闻列表。页面布局注重吸引力和易用性,色彩搭配选用冷色调为主,辅以亮色点缀。字体选择清晰易读,布局保持整洁。交互效果如轮播图、导航栏高亮和响应式设计增强用户体验。本文提供基础新闻网站构建指南,为进一步功能扩展和优化打下基础。
1037 5

热门文章

最新文章