🤗 Transformers 笔记本

您可以在这里找到 Hugging Face 提供的官方笔记本列表。

此外，我们还想在此列出社区创作的有趣内容。 如果您编写了利用 🤗 Transformers 的 notebook，并希望在此列出，请提交一个 Pull Request，以便将其收录到 Community notebooks 部分。

Hugging Face 的笔记本 🤗

文档笔记本

您可以将文档中的任意页面作为 Colab 中的 notebook 打开（相关页面上直接提供了按钮），如果您需要，它们也列在这里：

Notebook	描述
库快速入门	Transformers 中各种 API 的介绍
任务概述	如何按任务运行 Transformers 库中的模型
预处理数据	如何使用分词器对数据进行预处理
微调预训练模型	如何使用 Trainer 对预训练模型进行微调
分词器概览	分词器算法之间的差异
多语言模型	如何使用该库的多语言模型

PyTorch 示例

自然语言处理

Notebook	描述
训练你的分词器	如何训练和使用您自己的分词器
训练你的语言模型	如何轻松开始使用 transformers
如何在文本分类任务上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在任意 GLUE 任务上微调预训练模型。
如何在语言建模上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在因果语言建模或掩码语言建模任务上微调预训练模型。
如何在词元分类任务上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在命名实体识别（NER）和词性标注（PoS）等词元分类任务上微调预训练模型。
如何在问答任务上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在 SQUAD 上微调预训练模型。
如何在多选题上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在 SWAG 上微调预训练模型。
如何在翻译任务上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在 WMT 上微调预训练模型。
如何在摘要任务上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在 XSUM 上微调一个预训练模型。
如何从零开始训练语言模型	突出显示在自定义数据上有效训练 Transformer 模型的所有步骤
如何生成文本	如何使用 transformers 的不同解码方法进行语言生成
Reformer	Reformer 如何突破语言建模的极限

计算机视觉

Notebook	描述
如何在图像分类上微调模型（Torchvision）	展示如何使用 Torchvision 对数据进行预处理，并在图像分类任务上微调任意预训练的视觉模型
如何在图像分类任务上微调模型（Albumentations）	展示如何使用 Albumentations 对数据进行预处理，并在图像分类任务上微调任意预训练的 Vision 模型
如何在图像分类任务上微调模型（Kornia）	展示如何使用 Kornia 对数据进行预处理，并在图像分类任务上微调任意预训练的视觉模型
如何使用 OWL-ViT 执行零样本目标检测	展示如何使用文本查询在图像上执行零样本目标检测
如何微调图像描述模型	展示如何在自定义数据集上微调 BLIP 以进行图像描述
如何使用 Transformers 构建图像相似度系统	展示如何构建一个图像相似度系统
如何在语义分割任务上微调 SegFormer 模型	展示如何预处理数据，并在语义分割任务上微调预训练的 SegFormer 模型
如何在视频分类任务上微调 VideoMAE 模型	展示如何对数据进行预处理，并在视频分类任务上微调预训练的 VideoMAE 模型

音频

Notebook	描述
如何微调英语语音识别模型	展示如何对数据进行预处理，并在 TIMIT 上微调一个预训练的 Speech 模型
如何微调任意语言的语音识别模型	展示如何对数据进行预处理，并在 Common Voice 上微调一个多语言预训练的语音模型
如何在音频分类任务上微调模型	展示如何对数据进行预处理，并在关键词检测任务上微调预训练的 Speech 模型

生物序列

Notebook	描述
如何微调预训练蛋白质模型	了解如何对蛋白质进行分词，并对大型预训练蛋白质“语言”模型进行微调
如何生成蛋白质折叠	了解如何从蛋白质序列生成完整的蛋白质模型和 PDB 文件
如何微调 Nucleotide Transformer 模型	了解如何对 DNA 进行分词，并微调一个大型预训练 DNA“语言”模型
使用 LoRA 微调 Nucleotide Transformer 模型	以内存高效的方式训练更大的 DNA 模型

其他模态

Notebook	描述
概率时间序列预测	查看如何在自定义数据集上训练 Time Series Transformer

实用笔记本

Notebook	描述
如何将模型导出为 ONNX	突出介绍如何通过 ONNX 导出并运行推理工作负载

Optimum 笔记本

🤗 Optimum 是 🤗 Transformers 的扩展，提供了一组性能优化工具，可在目标硬件上以最高效率训练和运行模型。

Notebook	描述
如何使用 ONNX Runtime 对文本分类模型进行量化	展示如何使用 ONNX Runtime 对任意 GLUE 任务中的模型应用静态量化和动态量化。
如何使用 ONNX Runtime 对文本分类模型进行微调	展示如何使用 ONNX Runtime 对数据进行预处理，并在任意 GLUE 任务上微调模型。
如何使用 ONNX Runtime 对模型进行摘要任务微调	展示如何使用 ONNX Runtime 对数据进行预处理，并在 XSUM 上微调模型。

社区笔记本

社区开发的更多笔记本可在此处获取。