awesome-huggingface

项目介绍：awesome-huggingface

项目概述

awesome-huggingface是一个汇总了一系列与Hugging Face库集成的优秀开源项目和应用程序的集合。Hugging Face是一个以机器学习和自然语言处理（NLP）工具闻名的公司，其提供的库和工具在学术研究和商业应用中都被广泛使用。

🤗 官方库

Hugging Face提供了一系列官方库，帮助开发者处理自然语言处理任务。

• transformers：支持Jax、PyTorch和TensorFlow的高级自然语言处理库。
• datasets：拥有大量预训练数据集库，提供高效的数据操作工具。
• tokenizers：快速而高效的分词器，适用于研究和生产环境。
• knockknock：简化训练过程的通知工具。
• accelerate：支持多GPU和TPU环境下简单的PyTorch模型培训和使用。
• autonlp：自动训练和部署自然语言处理模型。
• nn_pruning：在微调与训练时精简模型。
• huggingface_hub：用于下载和发布模型及其他文件的客户端库。
• tune：用于比较基于Transformer的模型的基准测试工具。

👩‍🏫 教程

学习如何逐步使用Hugging Face工具包。

• 官方课程：由Hugging Face提供的一系列官方教程。
• transformers-tutorials：多模型实用教程。

🧰 NLP工具包

基于Transformers构建的多功能NLP工具包。

• AllenNLP：AI2发布的开源NLP研究库。
• Graph4NLP：便捷使用图神经网络进行NLP任务。
• Lightning Transformers：PyTorch Lightning接口的Transformers。
• Adapter Transformers：在高级语言模型中集成适配器的扩展库。
• Obsei：低代码AI工作流自动化工具。
• Trapper：模块化设计的高级NLP工具。
• Flair：简单的高级NLP框架。

🥡 文本表示

将句子转换为向量的工具。

• Sentence Transformers：用于计算句子、段落和图像稠密向量的编码器。
• WhiteningBERT：简便的无监督句子嵌入方法。
• SimCSE：采用对比学习的最先进句子嵌入。
• DensePhrases：学习大规模短语密集表示。

⚙️ 推理引擎

实现Transformer兼容API的高度优化推理引擎。

• TurboTransformers：适用于Transformers的快速C++ API推理引擎。
• FasterTransformer：为NVIDIA GPU优化的编码器和解码器组件。
• lightseq：高性能序列处理和生成库。
• FastSeq：高效的文本生成、摘要和翻译序列模型实现。

🌗 模型可扩展性

支持跨多GPU的模型并行化。

• Parallelformers：模型并行部署库。
• OSLO：用于支持大规模模型训练的功能库。
• Deepspeed：支持任何模型规模的进阶训练。
• fairscale：实现了ZeRO协议。
• ColossalAI：面向大型并行训练的统一深度学习系统。

🏎️ 模型压缩/加速

通过压缩或加速提高推理速度。

• torchdistill：基于PyTorch的模块化知识蒸馏框架。
• TextBrewer：高级蒸馏方法，压缩语言模型。
• BERT-of-Theseus：渐进压缩BERT的组件。

🏹️ 对抗性攻击

进行对抗性攻击以测试模型的鲁棒性。

• TextAttack：用于对抗性攻击、数据增广及模型训练的Python框架。
• TextFlint：多语言鲁棒性评估工具包。
• OpenAttack：开源文本对抗攻击工具包。

💢 情感分析

分析人类的情感和情绪。

• conv-emotion：对话中情感识别的不同架构实现。

🙅 语法错误修正

检测和纠正文本中的语法错误。

• Gramformer：用于检测、标记和修正文本语法错误的框架。

🗺 翻译

实现不同语言之间的翻译。

• dl-translate：基于HF Transformers的深度学习翻译库。
• EasyNMT：基于HF Transformers的易用翻译库。

📖 知识与实体

学习知识、挖掘实体，连接世界。

• PURE：实现文本中的实体和关系提取。

🎙 语音

由Hugging Face库支持的语音处理。

• s3prl：自监督语音预训练和表示学习工具包。
• speechbrain：基于PyTorch的语音工具包。

🤯 多模态

理解来自不同模态的世界。

• ViLT：不依赖卷积或区域监督的视觉和语言Transformer。

🤖 强化学习

结合强化学习与NLP的奇妙应用。

• trl：使用PPO微调Transformers以符合人类偏好。

❓ 问答系统

开发和部署实时问答系统。

• Haystack：用于开发和部署问答系统的端到端框架。

💁 推荐系统

通过Transformers提供序列和会话推荐。

• Transformers4Rec：灵活高效的序列推荐库。

⚖️ 评估

利用HF数据集评估模型输出和数据质量。

• Jury：用于NLG模型输出评估的工具。
• Spotlight：通过代码行探索HF数据集。根据模型结果理解关键数据段和模型失效模式。

🔍 神经搜索

利用神经网络的力量进行搜索。

• Jina Integration：Hugging Face加速API的Jina集成。
• Weaviate Integration：Weaviate对Hugging Face Transformers的集成。
• ColBERT：快速准确的检索模型，支持大规模BERT检索。

☁ 云服务

让云服务简化生活。

• Amazon SageMaker：简化在Amazon SageMaker上训练Hugging Face Transformer模型的流程。

📱 硬件支持

支持实现背后的基础设施。

• Qualcomm：与Snapdragon合作实现Transformer。
• Intel：与Intel合作提供配置选项。

通过awesome-huggingface，开发者可以深入了解丰富的开源工具和资源，从而快速高效地实现各种机器学习和自然语言处理任务。无论是学习新技能、开发新工具，还是优化现有流程，这个集合都能提供实用的素材和灵感。