Hugging Face平台使用全攻略

# Hugging Face平台全攻略

## Hugging Face是什么？

Hugging Face是AI社区的"GitHub"，是模型、数据集和空间的中心。它提供：

- **Model Hub**: 超过50万个预训练模型
- **Datasets**: 数千个开放数据集
- **Spaces**: 免费托管AI Demo
- **Transformers库**: 最流行的模型加载库

## Transformers库快速入门

### 安装

```bash
pip install transformers torch
```

### 文本生成

```python
from transformers import pipeline

generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
result = generator("人工智能的未来", max_length=100)
print(result[0]["generated_text"])
```

### 情感分析

```python
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
result = classifier("I love this product!")
print(result)  # [{"label": "POSITIVE", "score": 0.99}]
```

### 中文模型示例

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-Instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-Instruct", trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer("什么是机器学习？", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

## 如何选择模型

### 选择指南

1. **任务类型**：文本生成、分类、问答、嵌入...
2. **语言**：英文、中文、多语言
3. **模型大小**：根据硬件能力选择
4. **下载量和评分**：参考社区反馈

### 热门模型推荐

- **通用对话**: Llama 3, Qwen, Mistral
- **代码生成**: CodeLlama, StarCoder
- **中文模型**: Qwen2, ChatGLM, Baichuan
- **嵌入模型**: BGE-M3, E5

## 模型下载与缓存

```python
# 设置缓存目录
import os
os.environ["HF_HOME"] = "/path/to/cache"

# 离线使用
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", local_files_only=True)
```

## Spaces部署

Spaces支持Gradio和Streamlit应用：

```python
import gradio as gr

def greet(name):
    return f"你好，{name}!"

interface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
interface.launch()
```

将代码推送到Hugging Face Spaces即可部署。

## 重要功能

- **Inference API**: 免费的模型推理API
- **Auto Train**: 自动微调工具
- **PEFT**: 高效微调库
- **Accelerate**: 分布式训练

## 总结

Hugging Face是AI开发者不可或缺的平台。掌握它的使用，能够显著提高AI项目的开发效率。
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