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Hugging Face 的 Transformers 库是一个用于自然语言处理（NLP）的强大 Python 库，它提供了对各种预训练模型的访问和使用接口。该库具有以下特点和功能：

主要特点

1. 丰富的预训练模型：Transformers 库包含了大量的预训练模型，如 BERT、GPT - 2、RoBERTa、XLNet 等。这些模型在大规模的文本数据上进行了预训练，可以用于多种 NLP 任务。
2. 统一的 API：提供了统一的 API 接口，使得用户可以方便地加载、使用和微调不同的预训练模型。无论是文本分类、命名实体识别还是问答系统，都可以使用相似的代码结构进行实现。
3. 易于使用：该库的设计使得即使是初学者也能快速上手。它提供了简单的函数和类，用于处理文本输入、模型加载和推理。
4. 跨平台支持：可以在多种深度学习框架上运行，包括 PyTorch 和 TensorFlow。用户可以根据自己的需求选择合适的框架。

核心组件

1. 模型（Models）：库中包含了各种类型的预训练模型，如编码器（如 BERT）、解码器（如 GPT - 2）和编解码器（如 T5）。这些模型可以用于不同的 NLP 任务。
2. 分词器（Tokenizers）：用于将文本输入转换为模型可以处理的 token 序列。不同的模型通常需要不同的分词器，Transformers 库提供了相应的分词器实现。
3. 配置（Configurations）：用于定义模型的架构和参数。用户可以根据需要调整这些配置，以满足特定的任务需求。

Transformers 支持的任务（部分）

任务	示例模型
文本分类	BERT, RoBERTa, DistilBERT
文本生成	GPT-2, GPT-J, GPT-NeoX
问答系统	BERT, ALBERT, D