第一章：huggingface整体介绍

前言

Hugging Face是一家专注于自然语言处理(NLP)和对话系统的创新型公司。它成立于2016年,总部位于纽约,由两位热衷于开源的机器学习工程师Clément Delangue和Julien Chaumond创立。Hugging Face的使命是推动NLP技术,让更多人能够轻松地访问和使用先进的语言模型。 Hugging Face的主要产品包括Transformers库、Datasets库、Tokenizers库以及Hugging Face Hub等。这些工具和平台为开发者和研究人员提供了一个全面、强大的NLP生态系统,帮助他们构建、部署和共享各种自然语言处理应用。也正是如此，很多大模型均会使用huggingface来构建，能为开发人员减少不必要工作量，如加速deepspeed、vit与llama等模型集成、高效微调PEFT（LoRA）等，也是我花费一定精力构建huggingface教程初衷。当然，我的教程不再文字上面内容解读，更多是源码内容解读，以为学习者二次开发，特别是想开发大模型相关的开发者。本篇文章简单介绍Huggingface！

一、 Hugging Face简介

Hugging Face是一家专注于自然语言处理(NLP)和对话系统的创新型公司。它成立于2016年,总部位于纽约,由两位热衷于开源的机器学习工程师Clément Delangue和Julien Chaumond创立。Hugging Face的使命是推动NLP技术,让更多人能够轻松地访问和使用先进的语言模型。 Hugging Face的主要产品包括Transformers库、Datasets库、Tokenizers库以及Hugging Face Hub等。这些工具和平台为开发者和研究人员提供了一个全面、强大的NLP生态系统,帮助他们构建、部署和共享各种自然语言处理应用。