hugging face 中的licence

### Hugging Face 平台许可信息

Hugging Face 提供了一个开放的社区环境，其中模型、数据集和其他资源通常遵循特定的开源许可证。对于平台上发布的大多数内容，默认采用 Apache License 2.0 或 MIT 许可证[^1]。

当开发者上传自己的作品到该平台时，可以选择不同的许可证来规定他人如何使用这些资源。为了确保合法合规，在下载或利用任何来自 Hugging Face 的材料之前，应当仔细阅读并理解所附带的具体授权条款[^2]。

此外，Hugging Face 自身也开发了一些工具和服务，并通过适当的软件协议向公众提供访问权限。例如，Transformers 库就采用了Apache License 2.0 进行分发[^3]。

import transformers

model = transformers.AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

相关问题

hugging face中文手册

Hugging Face是一个开源的自然语言处理（NLP）平台，提供了丰富的NLP模型和工具。Hugging Face中文手册是Hugging Face官方提供的关于使用其平台和相关工具的中文文档。

Hugging Face中文手册包含了以下内容：
1. 模型介绍：介绍了Hugging Face平台上提供的各种预训练模型，包括文本分类、命名实体识别、机器翻译等任务的模型。
2. 模型使用指南：详细说明了如何使用Hugging Face提供的模型进行文本处理任务，包括加载模型、输入数据格式、模型推理等。
3. 工具介绍：介绍了Hugging Face平台上提供的各种工具，如transformers库、datasets库等，以及它们的功能和用法。
4. 示例代码：提供了一些使用Hugging Face平台和相关工具的示例代码，帮助用户更好地理解和使用。

hugging face 中模型下载

### 如何从Hugging Face下载预训练模型

为了从 Hugging Face 平台获取预训练模型，可以利用 `transformers` 库中的 `AutoModel` 和 `AutoTokenizer` 类来简化这一过程[^1]。下面是一个具体的例子，展示如何加载来自 Hugging Face 的 BERT 模型及其分词器：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"

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

print(f"成功加载 {model_name} 模型")

这段代码会自动连接到 Hugging Face 的模型库并下载指定名称的预训练权重文件以及相应的配置文件。对于中文预训练模型或其他特定领域或语言的变体，只需更改变量 `model_name` 为所需的模型标识符即可[^2]。

此外，在实际应用中可能还需要考虑优化模型性能的因素，比如通过调整超参数等方式进一步提升效果[^3]。