探索 Hugging Face 的强大能力——开发者和数据科学家的首选 AI 平台。了解预训练模型、访问数据集，并搭建工作流以启动您的 AI 解决方案。

Hugging Face 简介

为什么选择使用 Hugging Face？

在 Hub 上探索模型！

运行 Hugging Face 模型

构建文本生成 pipeline

推理服务提供方

Hugging Face 数据集

在 Hub 上探索数据集！

加载数据集

操作数据集

Hugging Face 入门

学习使用 Hugging Face 构建 AI pipelines。掌握文本分类、内容摘要与文档信息提取，助您应对各行业的实际挑战。

文本分类

语法正确性

Question Natural Language Inference

动态类别分配

文本摘要

长文本摘要

调整摘要长度

Auto Models 与 Tokenizers

何时使用 AutoModels 和 AutoTokenizers？

使用 AutoTokenizer 进行文本分词

使用 AutoClasses

文档问答

哪个任务最适合这个场景？

使用 PyPDF 提取文本

构建 Q&A 管道

恭喜您！

使用 Hugging Face 构建 Pipelines

imdb_test.arrow

imdb_train.arrow

common_language.arrow

english.arrow

Hugging Face 是获取机器学习与 AI 功能的重要平台。在本课程中，您将探索 Hugging Face Hub，找到最适合您任务的模型和数据集。您将使用 Hugging Face 的 API，按任务、作者或热度在其模型库中进行搜索。您还将使用 pipelines（Hugging Face 的核心组件），通过简单直观的语法完成各类 AI 任务。您将学会将文本分类到不同类别、生成准确有力的摘要，甚至与文档进行对话。加入 AI 浪潮，从今天开始了解 Hugging Face！

视频包含实时字幕，您可点击视频左下角的 "Show transcript" 显示。
课程术语表可在右侧资源区找到。
若要获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格测评中达到 70% 的得分。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入测评。

<h2>开始使用 Hugging Face 构建 AI</h2>在当今快速发展的机器学习（ML）和人工智能（AI）领域，Hugging Face 脱颖而出，成为一个至关重要的平台，让任何人都能在项目中利用最新的模型、数据集和功能。<br><br><h2>探索 Hugging Face Hub</h2>首先，你将浏览 Hugging Face Hub 上庞大的模型和数据集资源库。 你将从 Hugging Face 加载、使用和保存模型，并下载和处理用于模型训练的数据集。<br><br><h2>构建文本应用流水线</h2>利用 Hugging Face 上可用的预训练模型完成文本分类任务，例如语法正确性判断和动态类别分配；使用抽取式和生成式摘要模型对长文本进行总结，甚至开始与文档进行对话！<br><br>课程结束时，你将掌握相关知识和技能，能够有效使用 Hugging Face 处理各种基于文本的机器学习和 AI 任务。

在 Hub 上探索数据集！

使用 Hugging Face

动手互动练习