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Hugging Face是一家专注于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的人工智能公司，同时也拥有一个活跃的开源社区。它提供了一系列开源工具和平台，方便开发者和研究人员使用和部署 AI 模型。以下是 Hugging Face 的主要功能和特点：

核心功能

• Transformers 库：提供了数百种预训练的深度学习模型，支持 BERT、GPT、T5、BART、RoBERTa、LLAMA 等主流 Transformer 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 和 JAX。
• Datasets 库：提供了上千个公开数据集，涵盖 NLP、计算机视觉（CV）、语音等领域，支持流式加载和数据预处理。
• Tokenizers 库：用于高效文本分词，采用 Rust 编写，支持多种主流分词算法。
• Hugging Face Hub：一个 AI 模型、数据集和代码的共享平台，类似于 GitHub，提供免费托管、版本管理和 API 推理。
• Inference API & Spaces：提供在线推理服务和机器学习应用托管平台，支持多种框架。
• AutoTrain：自动化模型训练工具，适用于不熟悉深度学习的开发者，无需写复杂代码即可微调模型。

应用场景

• 自然语言处理：开发和部署用于翻译、摘要和文本生成等任务的模型。
• 计算机视觉：创建和使用用于图像分类、目标检测和图像生成的模型。
• 音频处理：构建和实施用于语音识别、音频分类和文本转语音应用的模型。
• 研究和开发：协作进行尖端 AI 研究，分享研究成果，并访问最先进的模型和数据集。

数据统计