huggingface/transformers

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它做什么

Transformers是Hugging Face的Python库，汇集了文本、图像、语音、视频和多模态模型的定义，供推理和训练使用。主要用户是想下载并运行或微调开放模型的研究人员、ML工程师和开发者，Hub上公开了超过100万个这种格式的检查点。它是一个共同基准，同一套模型定义也被Axolotl、Unsloth、DeepSpeed等训练工具，vLLM、SGLang、TGI等推理引擎，以及llama.cpp和mlx共同使用。每个模型由配置、模型和预处理器三个类组成，Pipeline用几行代码即可运行文本生成、语音识别、图像分类和视觉问答。Trainer支持混合精度、torch.compile、FlashAttention和分布式训练，generate提供流式输出和多种解码方式。开始使用需要Python 3.10及以上和PyTorch 2.6及以上，下载的模型保存在HF_HUB_CACHE目录中，离线使用时需先用snapshot_download下载，再设置HF_HUB_OFFLINE=1。通过serving附加安装使用的transformers serve会在localhost:8000开启兼容OpenAI SDK的服务器，提供chat completions、responses、语音转写、模型列表等端点。工具调用适用于分词器声明了工具调用token的模型，官方文档把这个服务器定位为评估、实验和中等负载部署用途，大规模生产则推荐vLLM或SGLang。官方README把这个库介绍为以模型定义为中心的工具，由于训练API是针对Transformers提供的PyTorch模型设计的，它建议通用训练loop使用Accelerate，示例脚本则按具体情况修改后使用。README中仍保留在PyTorch、JAX和TF2.0之间迁移模型的说法，但当前的setup.py(5.19.0.dev0)和安装文档只涉及PyTorch，并且虽然库本身采用Apache-2.0，各个检查点可能有各自的许可证和访问条件。

许可证

Apache-2.0 宽松许可，含专利授权。可商用，需保留声明并注明修改。

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