Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 是 Hugging Face 推出的开源 Python 库，是当前大模型与 Transformer 架构开发的事实标准工具。

一、一句话定位

它把 BERT、GPT、Llama、Qwen 等数万种预训练模型，用统一、极简的 API封装，让你几行代码就能完成加载、推理、微调、部署，不用从零写模型结构。

二、核心特点

统一接口：AutoModel/AutoTokenizer 自动适配不同模型，不用记每个模型的专属写法。
多框架兼容：原生支持 PyTorch、TensorFlow、JAX，模型可跨框架互用。
全模态覆盖：NLP（分类 / 生成 / 翻译）、CV、语音、多模态（图文问答）都能做。
开箱即用：pipeline 一行搞定文本分类、问答、摘要等任务；Trainer 简化微调流程。
生态枢纽：对接 Hugging Face Hub（模型 / 数据集）、vLLM、DeepSpeed 等工具，打通训练→推理→部署全链路。

三、核心组件（极简版）

Tokenizer：把文本转成模型能读的数字序列。
Model：加载预训练权重，支持推理 / 微调。
Pipeline：封装 “预处理→推理→后处理”，新手最快上手。
Trainer：封装训练循环、评估、日志，降低微调门槛。

四、一句话区别（易混淆）

Transformer：2017 年提出的深度学习架构（Attention is All You Need）。
Transformers：Hugging Face 实现该架构的 Python 库。
Hugging Face：公司 + 模型社区平台。

五、代码演示

最干净、能直接跑、最新版 Hugging Face Transformers 示例，只保留核心，复制就能用。

1. 安装

pip install transformers torch

2. 极简示例：文本生成（通用版）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

# 1. 加载模型和分词器（这里用小模型演示，你可以换任何模型）
model_name = "gpt2"  # 可换成：Qwen/Qwen2-1.5B、Llama 2、mistral 等

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 2. 用 pipeline 直接生成文本
generator = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=100,
    temperature=0.7
)

# 3. 输入一句话，生成下文
output = generator("AI is going to")
print(output[0]["generated_text"])

3. 国内常用：通义千问 / Qwen 版

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

model_name = "Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

chat = pipeline(
    "conversational",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    trust_remote_code=True
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "介绍一下人工智能"}
]

response = chat(messages, max_new_tokens=256)
print(response[-1]["content"])

4. 你最常用的 4 个 pipeline

from transformers import pipeline

# 情感分析
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

# 命名实体识别
ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)

# 问答
qa = pipeline("question-answering")

# 翻译
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en")

数据统计

数据评估

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