transformers

简介

Transformers 是 Hugging Face 的开源库，用于定义文本、计算机视觉、音频、视频和多模态模型，并用于推理和训练。其目标是将模型定义集中在一处，使这里支持的模型也能与多种训练框架和推理引擎兼容。

所有模型都由配置、模型、预处理器三个类实现。它提供可简单完成多种任务推理的 Pipeline、支持混合精度、torch.compile、FlashAttention 和分布式训练的 Trainer，以及支持流式输出和多种解码方式的 generate。

适合希望加载 Hugging Face Hub 上的预训练模型直接使用或进行微调的开发者、机器学习工程师和研究人员。

用途

• 使用 Pipeline 执行文本生成、图像分割、语音识别和文档问答。
• 加载 Hub 上的预训练模型，用自己的数据进行微调。
• 使用 Trainer 结合混合精度和分布式训练来训练模型。
• 使用 LLM 和 VLM 进行流式文本生成。

价格与许可

Apache-2.0

快速上手

1. 在 Python 环境中安装 Transformers 库。
2. 在 Hugging Face Hub 上查找要使用的模型。
3. 使用 Pipeline 加载模型并执行推理。
4. 需要时使用 Trainer 进行微调。

链接

官方网站 ↗代码仓库 ↗

相关术语与企业

Transformer Hugging Face 微调 推理（Inference） 预训练 多模态 Hugging Face

近期简报提及

• Google 发布开放嵌入模型 EmbeddingGemma 2，将文本、图像、音频和视频映射到同一向量空间 2026-10-07

来源

• huggingface/transformers README
• Transformers · Hugging Face

根据公开资料（官方页面、README）整理。价格和功能可能变化，请以官方网站为准。