huggingface/transformers
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
深度介绍
它是什么
Hugging Face Transformers 是当前最主流的开源模型定义框架，统一封装了文本、视觉、音频和多模态领域的 SOTA 模型，同时支持推理与训练。它以 Python 编写，采用 Apache-2.0 协议。
核心亮点
- 一套 API 覆盖 BERT、LLaMA、Qwen、DeepSeek、Gemma、GLM 等数千个预训练模型
- 深度集成 PyTorch，兼容 TensorFlow 与 JAX
- 与 Hugging Face Hub 无缝衔接，一行代码即可加载权重
- 同时支持 LLM、VLM、语音识别等前沿方向
为什么火
它把“下载模型—微调—部署”的繁琐流程压缩成几行代码，极大降低了深度学习的门槛。16.5 万 Star 的体量，使其成为事实上的行业标准接口，几乎所有新模型发布都会优先适配。
适合谁用
NLP/CV/语音方向的研究者、需要快速验证想法的算法工程师，以及希望低成本接入大模型能力的应用开发者。
快速上手
pip install transformers
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-7B")
print(pipe("你好，"))
更多模型与文档见 GitHub 仓库。