拥抱脸：你不能忽视的人工智能革命！

Hugging Face 是机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 的顶级平台之一。其广泛的开源模型、数据集和工具生态系统使构建人工智能驱动的应用程序变得更加容易。文本分类、翻译、摘要和其他前沿的 NLP 任务经常通过其主库 Transformers 完成。

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拥抱脸的主要特点

- 预训练模型： 提供数千个用于音频、计算机视觉和自然语言处理任务的预训练模型。

- 数据集： 用于导入、准备和维护数据集的库。

- 分词器 是有效的分词工具，旨在与常见的机器学习架构配合使用。
- 微调： 使用您自己的数据集修改之前训练的模型的能力。

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如何在 Python 中使用拥抱脸部

1。在此处创建访问令牌

2。阅读 Model 卡（模型）或 Dataset 卡（数据集）中的说明

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