https://huggingface.co/

Hugging Face是一家专注于自然语言处理（NLP）的公司，他们的网站提供了大量的预训练模型和工具，用于文本处理和深度学习任务，如语言建模、文本分类、机器翻译等。Hugging Face库的核心是Transformers，它包含了各种流行的Transformer架构，如BERT、GPT-2和RoBERTa。

你可以通过以下步骤使用Hugging Face库：

1. **安装Hugging Face库**[^4]:

   pip install transformers

2. **加载预训练模型**[^5]:

   from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
   model_name = "bert-base-uncased"
   model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

3. **处理文本**[^6]:

   text = "Hello, how are you?"
   inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
   outputs = model(**inputs)

4. **执行推理**[^7]:

   predictions = outputs.logits.argmax(-1).tolist()

Hugging Face还提供了`datasets`库来简化数据集的管理和预处理，以及`pipeline`模块来创建可直接使用的高级API。