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解决的问题

Transformers 提供了一个集中式、统一的框架，用于访问和使用最先进的预训练机器学习模型。它消除了从头训练模型的需求，降低了计算成本和碳足迹，同时降低了开发者和研究人员在各种模态中实现高性能 AI 的门槛。

工作原理

它作为一个模型定义框架，标准化了 AI 生态系统中模型的定义方式。这种集中化使得模型能够与各种训练框架（如 DeepSpeed 和 PyTorch-Lightning）以及推理引擎（如 vLLM 和 TGI）兼容。用户可以使用高级 Pipeline API 快速实现任务，该 API 会自动处理预处理并返回文本、音频、视觉和多模态任务的输出。

适用人群

希望使用、自定义或训练最先进的预训练模型，但不想从零开始构建底层架构的研究人员、工程师和开发者。

主要亮点

• 支持文本、计算机视觉、音频、视频和多模态模型的统一 API。
• 通过 Hugging Face Hub 可访问超过 100 万个预训练模型检查点。
• 跨框架兼容性，支持模型在 PyTorch、JAX 和 TF2.0 之间迁移。
• 高级 Pipeline API，可快速部署推理任务。