Skip to content

Latest commit

 

History

History
342 lines (324 loc) · 43.7 KB

index.md

File metadata and controls

342 lines (324 loc) · 43.7 KB

🤗 Transformers: لمحة عامة

أحدث ما في مجال التعلم الآلي لـ PyTorch و TensorFlow و JAX

توفر 🤗 Transformers واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والأدوات اللازمة لتنزيل وتدريب أحدث النماذج المسبقة التدريب بسهولة. ويمكن أن يقلل استخدام النماذج المسبقة التدريب من تكاليف الحوسبة والحد من الأثر البيئي، وتوفّر الوقت والموارد اللازمين لتدريب نموذج من الصفر. وتدعم هذه النماذج المهام الشائعة في مجالات مختلفة، مثل:

📝 معالجة اللغات الطبيعية: تصنيف النصوص، وتعريف الكيانات المسماة، والإجابة على الأسئلة، ونمذجة اللغة، والتلخيص، والترجمة، والاختيار من متعدد، وتوليد النصوص.
🖼️ الرؤية الحاسوبية: تصنيف الصور، وكشف الأشياء، وتجزئتها.
🗣️ الصوت: التعرف التلقائي على الكلام، وتصنيف الصوت.
🐙 متعدد الوسائط: الإجابة على الأسئلة الجدولية، والتعرف البصري على الحروف، واستخراج المعلومات من المستندات الممسوحة ضوئيًا، وتصنيف الفيديو، والإجابة على الأسئلة البصرية.

تدعم 🤗 Transformers التوافق بين أطر العمل المختلفة مثل PyTorch و TensorFlow و JAX. ويوفر ذلك المرونة لاستخدام إطار عمل مختلف في كل مرحلة من مراحل حياة النموذج؛ قم بتدريب نموذج في ثلاث خطوط من التعليمات البرمجية في إطار واحد، وقم بتحميله للاستدلال في إطار آخر. ويمكن أيضًا تصدير النماذج إلى صيغ مثل ONNX و TorchScript للنشر في بيئات الإنتاج.

انضم إلى المجتمع المتنامي على Hub أو المنتدى أو Discord اليوم!

إذا كنت تبحث عن دعم مخصص من فريق Hugging Face

HuggingFace Expert Acceleration Program

المحتويات

ينقسم التوثيق إلى خمسة أقسام:

  • ابدأ تقدم جولة سريعة في المكتبة وتعليمات التثبيت للبدء.

  • الدروس التعليمية هي مكان رائع للبدء إذا كنت مبتدئًا. سيساعدك هذا القسم على اكتساب المهارات الأساسية التي تحتاجها للبدء في استخدام المكتبة.

  • أدلة كيفية الاستخدام تُظهر لك كيفية تحقيق هدف محدد، مثل ضبط نموذج مسبق التدريب لنمذجة اللغة أو كيفية كتابة ومشاركة نموذج مخصص.

  • الأدلة المفاهيمية تقدم مناقشة وتفسيرًا أكثر للأفكار والمفاهيم الأساسية وراء النماذج والمهام وفلسفة التصميم في 🤗 Transformers.

  • واجهة برمجة التطبيقات (API) تصف جميع الفئات والوظائف:

    • الفئات الرئيسية تشرح الفئات الأكثر أهمية مثل التكوين والنمذجة والتحليل النصي وخط الأنابيب.
    • النماذج تشرح الفئات والوظائف المتعلقة بكل نموذج يتم تنفيذه في المكتبة.
    • المساعدون الداخليون يشرحون فئات ووظائف المساعدة التي يتم استخدامها داخليًا.

النماذج والأطر المدعومة

يمثل الجدول أدناه الدعم الحالي في المكتبة لكل من هذه النماذج، وما إذا كان لديها محلل نحوي Python (يُسمى "بطيء"). محلل نحوي "سريع" مدعوم بمكتبة 🤗 Tokenizers، وما إذا كان لديها دعم في Jax (عبر Flax) و/أو PyTorch و/أو TensorFlow.

Model PyTorch support TensorFlow support Flax Support
ALBERT
ALIGN
AltCLIP
Audio Spectrogram Transformer
Autoformer
Bark
BART
BARThez
BARTpho
BEiT
BERT
Bert Generation
BertJapanese
BERTweet
BigBird
BigBird-Pegasus
BioGpt
BiT
Blenderbot
BlenderbotSmall
BLIP
BLIP-2
BLOOM
BORT
BridgeTower
BROS
ByT5
CamemBERT
CANINE
Chameleon
Chinese-CLIP
CLAP
CLIP
CLIPSeg
CLVP
CodeGen
CodeLlama
Cohere
Conditional DETR
ConvBERT
ConvNeXT
ConvNeXTV2
CPM
CPM-Ant
CTRL
CvT
DAC
Data2VecAudio
Data2VecText
Data2VecVision
DBRX
DeBERTa
DeBERTa-v2
Decision Transformer
Deformable DETR
DeiT
DePlot
Depth Anything
DETA
DETR
DialoGPT
DiNAT
DINOv2
DistilBERT
DiT
DonutSwin
DPR
DPT
EfficientFormer
EfficientNet
ELECTRA
EnCodec
Encoder decoder
ERNIE
ErnieM
ESM
FairSeq Machine-Translation
Falcon
FalconMamba
FastSpeech2Conformer
FLAN-T5
FLAN-UL2
FlauBERT
FLAVA
FNet
FocalNet
Funnel Transformer
Fuyu
Gemma
Gemma2
GIT
GLPN
GPT Neo
GPT NeoX
GPT NeoX Japanese
GPT-J
GPT-Sw3
GPTBigCode
GPTSAN-japanese
Granite
Graphormer
Grounding DINO
GroupViT
HerBERT
Hiera
Hubert
I-BERT
IDEFICS
Idefics2
ImageGPT
Informer
InstructBLIP
InstructBlipVideo
Jamba
JetMoe
Jukebox
KOSMOS-2
LayoutLM
LayoutLMv2
LayoutLMv3
LayoutXLM
LED
LeViT
LiLT
LLaMA
Llama2
Llama3
LLaVa
LLaVA-NeXT
LLaVa-NeXT-Video
Longformer
LongT5
LUKE
LXMERT
M-CTC-T
M2M100
MADLAD-400
Mamba
mamba2
Marian
MarkupLM
Mask2Former
MaskFormer
MatCha
mBART
mBART-50
MEGA
Megatron-BERT
Megatron-GPT2
MGP-STR
Mistral
Mixtral
mLUKE
MMS
MobileBERT
MobileNetV1
MobileNetV2
MobileViT
MobileViTV2
MPNet
MPT
MRA
MT5
MusicGen
MusicGen Melody
MVP
NAT
Nemotron
Nezha
NLLB
NLLB-MOE
Nougat
Nyströmformer
OLMo
OneFormer
OpenAI GPT
OpenAI GPT-2
OpenLlama
OPT
OWL-ViT
OWLv2
PaliGemma
PatchTSMixer
PatchTST
Pegasus
PEGASUS-X
Perceiver
Persimmon
Phi
Phi3
PhoBERT
Pix2Struct
PLBart
PoolFormer
Pop2Piano
ProphetNet
PVT
PVTv2
QDQBert
Qwen2
Qwen2Audio
Qwen2MoE
Qwen2VL
RAG
REALM
RecurrentGemma
Reformer
RegNet
RemBERT
ResNet
RetriBERT
RoBERTa
RoBERTa-PreLayerNorm
RoCBert
RoFormer
RT-DETR
RT-DETR-ResNet
RWKV
SAM
SeamlessM4T
SeamlessM4Tv2
SegFormer
SegGPT
SEW
SEW-D
SigLIP
Speech Encoder decoder
Speech2Text
SpeechT5
Splinter
SqueezeBERT
StableLm
Starcoder2
SuperPoint
SwiftFormer
Swin Transformer
Swin Transformer V2
Swin2SR
SwitchTransformers
T5
T5v1.1
Table Transformer
TAPAS
TAPEX
Time Series Transformer
TimeSformer
Trajectory Transformer
Transformer-XL
TrOCR
TVLT
TVP
UDOP
UL2
UMT5
UniSpeech
UniSpeechSat
UnivNet
UPerNet
VAN
VideoLlava
VideoMAE
ViLT
VipLlava
Vision Encoder decoder
VisionTextDualEncoder
VisualBERT
ViT
ViT Hybrid
VitDet
ViTMAE
ViTMatte
ViTMSN
VITS
ViViT
Wav2Vec2
Wav2Vec2-BERT
Wav2Vec2-Conformer
Wav2Vec2Phoneme
WavLM
Whisper
X-CLIP
X-MOD
XGLM
XLM
XLM-ProphetNet
XLM-RoBERTa
XLM-RoBERTa-XL
XLM-V
XLNet
XLS-R
XLSR-Wav2Vec2
YOLOS
YOSO
ZoeDepth