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学习如何将Transformers应用于各类自然语言处理任务

此课程讲解如何将Transformers应用于自然语言处理及其他任务，并介绍Hugging Face生态系统的使用，包括Transformers、Datasets、Tokenizers和Accelerate工具，以及Hugging Face Hub。课程完全免费且开源，支持多语言翻译学习，旨在推广机器学习。对于翻译课程感兴趣的用户，可在GitHub上开issue并加入Discord讨论。

Hugging FaceTransformers自然语言处理免费开源翻译Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face文档

项目简介：Hugging Face 课程

Hugging Face 课程是一个旨在教授如何将Transformer技术应用于自然语言处理及其相关领域的免费课程。在学习过程中，课程还将引导学习者如何使用Hugging Face生态系统，包括🤗 Transformers、🤗 Datasets、🤗 Tokenizers和🤗 Accelerate等工具，以及Hugging Face Hub。该课程的所有内容都是开源的，学习者可以自由访问和使用。

语言及翻译

为实现机器学习民主化的愿景，该课程面向多种语言进行翻译。目前，课程已经支持英语、西班牙语、德语、法语、葡萄牙语、意大利语、中文（简体和繁体）、日语、韩语、俄语、泰语、土耳其语、越南语等多种语言。部分语言仍在持续翻译中。

如何参与翻译

  1. 提交问题：访问该项目的GitHub问题页面，查看是否已有他人提交了对应语言的翻译任务。如果没有，可以通过“新建问题”按钮使用翻译模板来提交新任务。

  2. 加入Discord频道：为了使翻译任务的讨论更加顺利，我们在Discord上为每种语言创建了专属频道。

  3. 分叉仓库：可以通过在仓库页面点击“Fork”按钮来分叉该项目。接着，通过Git将项目克隆到本地进行编辑。

  4. 复制英语文件：将英语文件复制到新建的语言目录中，开始翻译。

  5. 进行翻译：从_toctree.yml文件开始翻译，这个文件用于网站内容目录的生成。

  6. 本地构建课程：翻译完成后，可以使用doc-builder工具来预览翻译效果。

  7. 提交拉取请求：检查翻译文件格式并提交拉取请求，邀请项目负责人进行审核。

Jupyter 笔记本

课程中所有代码都保存在 huggingface/notebooks 仓库中。如果需要本地生成，可以安装所需依赖并运行脚本，该脚本会将代码段提取为Jupyter笔记本。

贡献新章节

目前不接受社区贡献的新章节。添加新章节的流程包括创建新目录、添加章节文档、更新_toctree.yml文件，并提交拉取请求与项目负责人协作。

致谢

该项目的结构和README受到Advanced NLP with spaCy课程的启发。Hugging Face 团队对所有参与和支持课程开发与翻译的人员表示感谢。

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