Hugging Face 轻松入门

Hugging Face 是一个在自然语言处理（NLP）领域非常受欢迎的公司和社区。它为开发者提供了一系列工具，使得部署和使用最新的NLP技术变得更加简单。

它的开源Transformers库在自然语言处理社区中非常受欢迎，尤其对一些自然语言处理任务（NLP）和自然语言理解（NLU）任务非常有效。Transformers库包括100多种语言的数千个预训练模型，其优势之一是它与PyTorch和TensorFlow都兼容。

 

Hugging Face的Transformers库为各种预训练模型提供了易于使用的API，其中就包括BERT。这个库的目标是使预训练模型的使用和微调变得简单和快速。

 

如何使用Hugging Face是入门AI的基础。

本专栏将介绍Hugging Face的Transformers库，并结合预训练的BERT 模型，帮助初学者轻松入门。 

 

 

专栏大纲

循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。

 

Transformer 作为当下最先进的深度学习架构之一，被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3.5和GPT-4、T5等知名架构。

 

使用Transformers库，我们不仅可以直接获取预训练的BERT模型，还可以对其进行微调，以适应特定的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。

 

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一个预训练的深度学习模型，用于多种自然语言处理（NLP）任务。

BERT的核心是基于Transformer架构，该架构最初是为了解决机器翻译问题而设计的。Transformer的关键特点是它可以并行处理输入数据（如句子中的所有单词）并捕获单词之间的依赖关系，无论它们在句子中的距离有多远。

 

专栏首先演示了如何快速搭建深度学习的环境，包括TensorFlow和PyTorch深度学习框架、HuggingFace Transformers库和Jupyter Notebook 开发工具。

 

然后，通过一个情绪分析任务的例子，快速体验Transformers 库中最基本的对象是pipeline()函数。同时，对 HuggingFace官网，以及模型仓库（Model Repository）、模型（Models）等有一个初步的了解。

 

通过引入Hugging Face提供的开源Transformers库，轻松地使用Transformers库下载预训练的BERT模型权重，并应用于自己的任务。比如加载预训练的BERT模型和Tokenzier分词器，使用预训练的BERT模型作为特征提取器，微调预训练的BERT模型，以及将预训练的BERT模型应用于下游任务，比如情感分析任务等等。