近年来，自然语言处理（NLP）领域随着 Transformer 架构的出现取得了突破性进展，HuggingFace 作为 NLP 社区的重要力量，提供了海量的预训练模型和众多强大易用的函数库，极大地降低了 NLP 应用开发的门槛。
本项目旨在为学习者提供深入学习 HuggingFace😊 生态系统的教程，并通过完成生动有趣的具体项目提升学习者实践水平。
内容大纲大致为:
| 章节 | 内容 | 备注 |
|---|---|---|
| 前言 | NLP与HuggingFace整体介绍 | 包括环境配置 |
| 第一章 | Datasets工具 | |
| 第二章 | Transformers工具 | Pipeline工具,Tokenizer工具,Model工具 |
| 第三章 | PEFT工具 | |
| 第四章 | Evaluate工具 | |
| 第五章 | Diffusers工具 | |
| 第六章 | 项目案例 | |
| 第七章 | Gradio工具 |
大纲具体内容
如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目，欢迎查看 Datawhale 贡献指南。
| 姓名 | 职责 | 简介 |
|---|---|---|
| 田健翔 | 项目负责人 | 内容创作者 |
| 于小敏 | 项目指导人 | DataWhale正式成员 |
| 卢鑫斌 | 第1章(Datasets)贡献者 | 内容创作者 |
| 胥佳程 | 第3章(PEFT)贡献者 | 内容创作者 |
| 秦子涵 | 第5章(Diffusers)贡献者 | 内容创作者 |
| 陈凯歌 | 第7章(Gradio)贡献者 | 内容创作者 |
| 刘硕 | 第7章(Gradio)贡献者 | 内容创作者 |
负责人联系邮箱📫: [email protected]
扫描下方二维码关注公众号：Datawhale
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。
注：默认使用CC 4.0协议，也可根据自身项目情况选用其他协议