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一、引言

Hugging Face作为AI领域的重要参与者，提供了许多强大的工具，极大地简化了自然语言处理（NLP）任务的开发流程。其中，Transformers、Datasets 和 Tokenizers 是Hugging Face的三大核心工具。本文将深入介绍这些工具的作用、功能以及它们如何相互配合，帮助读者更好地理解和使用Hugging Face的工具库。

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二、Transformers

（一）作用

Transformers 是一个开源库，提供了大量预训练模型，支持自然语言处理（NLP）任务。它基于PyTorch和TensorFlow构建，使得开发者能够轻松加载、训练和微调各种模型，如BERT、GPT、LLaMA等。

（二）功能

1. 预训练模型：提供超过300,000个预训练模型，涵盖多种NLP任务（如文本分类、情感分析、机器翻译等）。
2. 简洁的API：通过简洁的API，开