transformers

项目核心内容总结：

项目功能
Hugging Face Transformers 是一个提供多种预训练模型的工具库，支持自然语言处理（NLP）、计算机视觉、音频处理、多模态任务等。用户可通过统一 API 调用模型，覆盖文本生成、分类、图像识别、语音识别等场景。
使用方法
- 通过简单代码调用预训练模型（如 3 行代码训练模型）。
- 支持 PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架切换。
- 提供示例代码和模型文件，便于快速实验与定制。
主要特性
- 易用性：低门槛，仅需学习三个核心类，统一 API 简化模型使用。
- 高效性：减少重复训练，降低计算成本与碳足迹，提供 100 万+ 预训练模型检查点。
- 灵活性：支持模型架构定制，暴露模型内部结构，适配研究、生产等不同阶段需求。
注意事项
- 该库非模块化工具箱，模型代码未抽象为通用组件，适合快速迭代研究。
- 训练 API 优化用于 PyTorch，通用机器学习任务建议使用 Accelerate。
- 示例代码需根据具体场景调整，可能无法直接运行。
应用案例
包含 100+ 项目示例，涵盖音频、视觉、多模态、NLP 等领域，如 Whisper（语音识别）、SAM（图像分割）、Llama（文本生成）等。