本项目为🤗HuggingFace transformers 库的中文文档，仅仅针对英文文档进行了翻译工作，版权归HuggingFace团队所有。
项目会不定期优化翻译质量和排版，欢迎大家捉虫和贡献，也欢迎issues和star.
根据官网的英文目录，对应的中文目录如下：
1. 开始使用
2. 教程
3. 任务指南
3.1 自然语言处理
3.2 语音处理
3.3 机器视觉
3.4 多模态
3.5 生成
3.6 提示
4. 开发者指南：
- 通过🤗Tokenizers实现快速分词
- 多语言模型推理
- 使用模型特定的API
- 分享自定义的模型
- chat模型模板
- 通过Amazon SageMaker训练模型
- 导出到ONNX
- 导出到TFLite
- 导出到TorchScript
- 基准测试
- 笔记示例
- 社区资源
- 自定义Tools和Prompts
- 问题排查
5. 性能和可拓展性：
5.2 高效训练技巧
- 单个GPU上高效训练的方法和工具
- 多个GPU和并行计算
- CPU上高效训练
- 分布式CPU训练
- TPU上训练
- 使用TensorFlow在TPU上训练
- 专用硬件训练
- 用于训练的自定义硬件
- 使用Trainer API进行超参数搜索
5.3 优化推理
5.4 其他内容
6. 给transformers贡献
- 如何贡献给🤗Transformers
- 如何向🤗Transformers添加模型
- 如何将🤗Transformers模型转换为TensorFlow
- 如何向🤗Transformers添加pipline
- 测试
- pull request 的检查
7. 概念指南
- 哲学
- 术语表
- 🤗Transformers能做什么
- 🤗Transformers如何解决任务
- Transformer模型系列
- 分词器概述
- 注意力机制
- 填充和截断
- BERTology
- 固定长度模型的困惑度
- 用于Web服务器推论的流水线
- 模型训练解剖学
7 API
7.1 主要的类
- Agents and Tools
- Auto Classes
- Callbacks
- Configuration
- Data Collator
- Keras callbacks
- Logging
- Models
- Text Generation
- ONNX
- Optimization
- Model outputs
- Pipelines
- Processors
- Quantization
- Tokenizer
- Trainer
- DeepSpeed Integration
- Feature Extractor
- Image Processor
7.2 模型
7.2.1 文本模型
- ALBERT
- BART
- BARThez
- BARTpho
- BERT
- BertGeneration
- BertJapanese
- Bertweet
- BigBird
- BigBirdPegasus
- BioGpt
- Blenderbot
- Blenderbot Small
- BLOOM
- BORT
- ByT5
- CamemBERT
- CANINE
- CodeGen
- CodeLlama
- ConvBERT
- CPM
- CPMANT
- CTRL
- DeBERTa
- DeBERTa-v2
- DialoGPT
- DistilBERT
- DPR
- ELECTRA
- Encoder Decoder Models
- ERNIE
- ErnieM
- ESM
- Falcon
- FLAN-T5
- FLAN-UL2
- FlauBERT
- FNet
- FSMT
- Funnel Transformer
- GPT
- GPT Neo
- GPT NeoX
- GPT NeoX Japanese
- GPT-J
- GPT2
- GPTBigCode
- GPTSAN Japanese
- GPTSw3
- HerBERT
- I-BERT
- Jukebox
- LED
- LLaMA
- Llama2
- Longformer
- LongT5
- LUKE
- M2M100
- MarianMT
- MarkupLM
- MBart and MBart-50
- MEGA
- MegatronBERT
- MegatronGPT2
- mLUKE
- MobileBERT
- MPNet
- MPT
- MRA
- MT5
- MVP
- NEZHA
- NLLB
- NLLB-MoE
- Nyströmformer
- Open-Llama
- OPT
- Pegasus
- PEGASUS-X
- Persimmon
- PhoBERT
- PLBart
- ProphetNet
- QDQBert
- RAG
- REALM
- Reformer
- RemBERT
- RetriBERT
- RoBERTa
- RoBERTa-PreLayerNorm
- RoCBert
- RoFormer
- RWKV
- Splinter
- SqueezeBERT
- SwitchTransformers
- T5
- T5v1.1
- TAPEX
- Transformer XL
- UL2
- UMT5
- X-MOD
- XGLM
- XLM
- XLM-ProphetNet
- XLM-RoBERTa
- XLM-RoBERTa-XL
- XLM-V
- XLNet
- YOSO
7.2.2 视觉模型
- BEiT
- BiT
- Conditional DETR
- ConvNeXT
- ConvNeXTV2
- CvT
- Deformable DETR
- DeiT
- DETA
- DETR
- DiNAT
- DINO V2
- DiT
- DPT
- EfficientFormer
- EfficientNet
- FocalNet
- GLPN
- ImageGPT
- LeViT
- Mask2Former
- MaskFormer
- MobileNetV1
- MobileNetV2
- MobileViT
- MobileViTV2
- NAT
- PoolFormer
- Pyramid Vision Transformer
- RegNet
- ResNet
- SegFormer
- SwiftFormer
- Swin Transformer
- Swin Transformer V2
- Swin2SR
- Table Transformer
- TimeSformer
- UperNet
- VAN
- VideoMAE
- Vision Transformer
- ViT Hybrid
- ViTDet
- ViTMAE
- ViTMatte
- ViTMSN
- ViViT
- YOLOS
7.2.3 语音模型
- Audio Spectrogram Transformer
- Bark
- CLAP
- EnCodec
- Hubert
- MCTCT
- MMS
- MusicGen
- Pop2Piano
- SEW
- SEW-D
- Speech2Text
- Speech2Text2
- SpeechT5
- UniSpeech
- UniSpeech-SAT
- VITS
- Wav2Vec2
- Wav2Vec2-Conformer
- Wav2Vec2Phoneme
- WavLM
- Whisper
- XLS-R
- XLSR-Wav2Vec2
7.2.4 多模态模型
- ALIGN
- AltCLIP
- BLIP
- BLIP-2
- BridgeTower
- BROS
- Chinese-CLIP
- CLIP
- CLIPSeg
- Data2Vec
- DePlot
- Donut
- FLAVA
- GIT
- GroupViT
- IDEFICS
- InstructBLIP
- LayoutLM
- LayoutLMV2
- LayoutLMV3
- LayoutXLM
- LiLT
- LXMERT
- MatCha
- MGP-STR
- OneFormer
- OWL-ViT
- Perceiver
- Pix2Struct
- Segment Anything
- Speech Encoder Decoder Models
- TAPAS
- TrOCR
- TVLT
- ViLT
- Vision Encoder Decoder Models
- Vision Text Dual Encoder
- VisualBERT
- X-CLIP
7.2.5 强化学习模型
7.2.6 时序模型
7.2.6 图模型
7.3 内部工具