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Hub 支持开源生态系统中的数十个库。感谢 huggingface_hub Python 库,在 Hub 上共享您的模型变得非常容易。Hub 支持许多库,并且我们正在努力扩展此支持。我们很高兴欢迎一批推动机器学习发展的前沿开源库加入 Hub。

下表总结了支持的库及其集成级别。您可以在 model-libraries.ts 文件 中找到我们所有支持的库。

描述 推理 API 小部件 从 Hub 下载 推送到 Hub
适配器 一个用于参数高效和模块化微调的统一 Transformers 附加组件。
AllenNLP 一个基于 PyTorch 构建的开源 NLP 研究库。
Asteroid 基于 PyTorch 的音频源分离工具包
BERTopic BERTopic 是一个用于文本和图像的主题建模库
扩散器 一个用于扩散模型推理和训练的模块化工具箱
docTR 用于 PyTorch 和 TensorFlow 中 OCR 相关任务的模型和数据集
ESPnet 端到端语音处理工具包(例如 TTS)
fastai 使用最先进的输出训练快速准确的模型的库。
Keras 开源多后端深度学习框架,支持 JAX、TensorFlow 和 PyTorch。
KerasNLP 建立在 Keras 之上的自然语言处理库,可与 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 原生配合使用。
TF-Keras(旧版) 旧版库,使用一致且简单的 API 构建利用 TensorFlow 及其生态系统的模型。
Flair 用于最先进的 NLP 的非常简单的框架。
MBRL-Lib MBRL 算法的 PyTorch 实现。
MidiTok 符号音乐/MIDI 文件的标记器。
ML-Agents 使使用 Unity 制作的游戏和模拟能够作为训练智能代理的环境。
MLX Apple 制造的 Apple 硅片上的模型训练和服务框架。
NeMo 为研究人员构建的对话式 AI 工具包
OpenCLIP 用于 OpenAI 的 CLIP 开源实现的库
PaddleNLP 建立在 PaddlePaddle 之上的易于使用且功能强大的 NLP 库
PEFT 最先进的参数高效微调库
Pyannote 用于说话人分段的神经构建块。
PyCTCDecode 支持语音识别的语言模型 CTC 解码
Pythae Python 中生成式自动编码器的统一框架
RL-Baselines3-Zoo 使用 Stable Baselines3 的强化学习训练框架。
Sample Factory 用于高吞吐量异步强化学习的代码库。
句子转换器 计算句子、段落和图像的密集向量表示。
SetFit 使用 Sentence Transformers 进行高效的少样本文本分类
spaCy Python 和 Cython 中的高级自然语言处理。
SpanMarker 熟悉、简单且最先进的命名实体识别。
Scikit Learn(使用 skops) Python 中的机器学习。
Speechbrain 一个由 PyTorch 提供支持的语音工具包。
Stable-Baselines3 一组在 PyTorch 中可靠实现的深度强化学习算法
TensorFlowTTS 实时最先进的语音合成架构。
Timm 图像模型、脚本、预训练权重等的集合。
转换器 适用于 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的最先进的自然语言处理
Transformers.js 适用于网络的最先进的机器学习。在您的浏览器中直接运行 🤗 Transformers,无需服务器!
Unity Sentis Unity 3D 游戏引擎的推理引擎

如何将新库添加到推理 API?

如果您有兴趣添加您的库,请与我们联系!请在 添加库指南 中阅读相关信息。

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