本文内容主要包括两部分：

1. Hugging Face 社区介绍

2. 如何使用 Transformers 库的模型

1. Hugging Face 社区介绍

Hugging Face (https://huggingface.co/) 是一个 Hub 社区，它和 GitHub 相同的是，他们都是基于 Git 进行版本控制的存储库社区，不同的是，Hugging Face 是专门为存储机器学习、深度学习模型而建立的存储库社区，而 GitHub 是一个多元的存储库社区。

Hugging Face 存放了开源生态系统中的数十个模型库，例如 Transformers 库、Diffusers 库、Scikit-learn 库等，这数十个模型库总共包含了超过 98 万个模型。除此之外，Hugging Face 还包含了超过20万个数据集和 30 万个演示模型功能的交互式应用程序。（截止到 2024 年 9 月 23 日）

Transformers 模型库包含了基于PyTorch、TensorFlow 和 JAX 三个机器学习框架建立起来的模型，关于 Transformers 模型库，有三点需要注意：

1. Transformers 模型库是 Hugging Face 最核心、最重要的库，是数十个模型库中模型数量最多的库，包含了超过 39 万个模型。

2. Hugging Face 同时在 Libraries 中列出了 Transformers 库、PyTorch 库、TensorFlow 库和 JAX 库，后三个库可以看作是 Transformers 库的子库。

3. Transformers 模型库不仅包含基于 Transformer 深度学习架构建立起的模型，也包含非 Transformer 架构的模型。

需要注意的是，不要混淆了 Transformers 和 Transformer，Transformers 是 Hugging Face 的一个存放了许多模型的库，而 Transformer 是一个基于注意力机制(attention mechanism)的深度学习架构。

2. 使用 Transformers 库的模型

Hugging Face有很多模型库，不同的库使用方式是不同的，我们先来看看如何使用 Transformers 库的模型。

使用 Transformers 库的模型有两种方式，一种是在模型界面，使用 Hugging Face 提供的 Inference API 接口进行初步使用；另外一种是建立 Python 虚拟环境，安装 Transformers 模型库，在本地使用 pipeline() 加载模型，然后对我们的任务进行 Inference (推理)。

2.1 使用 Inference API

2.2 本地化使用

我们以在 windows 环境中使用 Transformers 库为例介绍使用流程：

1. 在桌面创建项目目录 Transformers

2. 进入 Transformers 目录，ctrl + shift + 右键，在此目录下进入 Windows power shell 窗口。

3. 创建虚拟环境：python -m venv Transformers_env

4. 激活虚拟环境：Transformers_env\Scripts\activate

5. 安装 TensorFlow 或 PyTorch：pip install tensorflow 或 torch

6. 安装 Transformers 库：pip install transformers

7. 在 Transformers 目录下建立一个 Python 脚本，开始使用模型。

from transformers import pipeline

# 使用 pipeline() 加载模型
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
sentence = "Friday is the last day of weekdays"

# 使用加载的模型进行 Inference (推理)
print(classifier(sentence))

输出结果：
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.8798152208328247}]

以上，使用 pipeline() 加载了一个预训练的情绪分析模型 sentiment-analysis，该模型可以分析一句话是积极的或消极的，并给出置信度。

在上面的例子中，我们给出的句子是 “Friday is the last day of weekdays”，模型推理认为这个句子是 POSITIVE，置信度为 0.879。

加载的预训练模型默认的本地缓存地址为：C:\Users\username\.cache\huggingface\hub

有的预训练模型很大，实时加载需要花费很多时间和计算机资源，我们可以先将模型下载下来，使用 classifier = pipeline('sentiment-analysis', model='path/to/your/model/') 加载模型。

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接下来，将继续介绍 Transformers 库的使用：

1. Transformers | 详解使用 pipeline() 进行推理；

2. Transformers | 详解预处理数据；

3. Transformers | 详解 Fine-tune 预训练模型；

4. …

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