[算法前沿]--009-HuggingFace介绍(大语言模型底座)_huggingface是什么

基础介绍

HuggingFace 是一家专注于自然语言处理（NLP）、人工智能和分布式系统的创业公司，创立于2016年。最早是主营业务是做闲聊机器人，2018年 Bert 发布之后，他们贡献了一个基于 Pytorch 的 Bert 预训练模型，即 pytorch-pretrained-bert，大受欢迎，进而将重心转向维护 NLP开源社区。

经过这几年的发展，HuggingFace 的开源社区，已经变成了最大的开源模型托管服务的平台，相当于人工智能界的 Github。

官网：https://huggingface.co

HuggingFace里有什么

Models：56000多个预训练模型，BERT、GPT等，甚至还有图像预训练模型。

Datasets：6900多个数据集，文本分类、问答语料等都有，遗憾的是中文的数据集很少。

HuggingFace 正确打开姿势，是当做工具来用，无需花时间系统了解，按需学习即可。

我们这课程，也是一个连载的状态，项目中需要用到某个模块或者数据集，才会针对性讲解某一块内容。大家有特别想了解的内容，也可以留言告诉我，我抽时间补充。

快速安装

transformers 是一个通用接口，Pytorch, Tensorflow2 都支持，相当于加载预训练模