HuggingFace Transformers

HuggingFace Transformers 是个宝库！📚
截至目前，它支持的模型非常多，涵盖了 NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、音频（语音识别、合成）、多模态（文本+图片） 等领域。
而且 HuggingFace 不只是“模型集市”，它还是深度学习模型的“超市”，只要你想用的，几乎都能找到！

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✅ HuggingFace Transformers 支持的模型类型（按任务分类）

1. 📖 文本（NLP）模型

➡️ 通用语言模型

模型名称	简介
BERT	最经典的预训练模型，擅长分类、NER、问答等
RoBERTa	BERT 改进版，更强更快
ALBERT	参数更少，速度更快，轻量级
ELECTRA	高效小模型，训练快，效果好
DeBERTa	微软发布，结构优化，效果更强
ERNIE	百度研发，知识增强预训练，适合中文

➡️ 生成式模型（文本生成）

模型名称	简介
GPT-2/3	文本生成，应用于对话、创作
ChatGPT	（OpenAI 接口，非 HuggingFace 自带）
GPT-Neo/GPT-J	EleutherAI 开源替代 GPT-3，性能不错
GPT-4（API 接口）	暂无开源版本，调用需 API
OPT / LLaMA	Meta 的大模型开源项目
Qwen	阿里达摩院开源的千亿级模型，支持中文/多语言
Baichuan	百川智能发布的多语言模型，适合RAG
ChatGLM	智谱AI推出，中文友好，RAG 本地化首选
MPT	MosaicML 的模型，擅长文本生成
T5 / mT5	Google 的文本到文本（Text-to-Text）模型
UL2	Google 新一代生成模型，训练目标统一

➡️ 文本嵌入（Embedding）

模型名称	简介
SBERT	Sentence-BERT，句子嵌入，适合相似度、检索
SimCSE	轻量高效的无监督句子嵌入
Text2Vec	中文优化嵌入模型
BAAI/BGE	通用向量模型，检索、问答首选
M3E	中英文双语嵌入
GTE	Google 的多语言文本嵌入模型

➡️ 问答模型（Question Answering）

模型名称	简介
DistilBERT-QA	轻量级问答模型
RoBERTa-QA	强化的问答系统
ChatGLM	自带知识库问答能力
Qwen-Chat	通用问答，文档分析

➡️ 文本分类、情感分析

模型名称	简介
BERT / RoBERTa	标准文本分类模型
ELECTRA	轻量快速分类模型
ERNIE	中文领域分类

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2. 👀 视觉模型（CV）

➡️ 图像分类

模型名称	简介
ViT	Vision Transformer，图像分类强模型
Swin Transformer	分层视觉模型，图像分析优秀
ResNet	CNN 网络经典，仍广泛使用

➡️ 图像生成

模型名称	简介
Stable Diffusion	文生图模型，图片生成主流
DALL-E	OpenAI 出品的文生图模型（接口/API）
Latent Diffusion	多模态生成模型

➡️ 多模态

模型名称	简介
CLIP	图文检索、跨模态模型
BLIP	图文生成、问答等多模态任务
Flamingo	DeepMind 跨模态大模型
OFA	One For All，适配OCR、VQA、图文任务

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3. 🎧 音频模型（ASR、TTS）

➡️ 自动语音识别（ASR）

模型名称	简介
Whisper	OpenAI 出品的语音识别模型，支持多语言
Wav2Vec2.0	Facebook 的语音识别模型

➡️ 文本转语音（TTS）

模型名称	简介
ESPnet-TTS	日本开发的语音合成工具
FastSpeech	轻量高效的文本转语音

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4. 🧠 多模态大型模型（LLM+）

模型名称	简介
LLaMA / LLaMA2	Meta 大模型，适合二次开发
Baichuan 2	中文和多语言模型，商业授权清晰
Qwen 1.5	阿里大模型，支持推理、创作等多任务
Yi 1.5	智谱AI 模型，适合文生文和推理
InternLM 2	商汤AI大模型，商用友好

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5. 🔧 工具类模型

模型类型	模型/工具
文本摘要	Bart, Pegasus, LongT5
文本纠错	MacBERT, Text2Text-chinese
OCR	LayoutLM, Donut
代码生成	CodeGen, StarCoder, CodeLlama

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✅ 如何查找 HuggingFace 模型？

➡️ 官方网站

👉 https://huggingface.co/models

➡️ 搜索技巧

• 分类搜索（任务）：task: text-classification
• 按语言筛选（中文）：language: Chinese
• 最多人用（热度排序）：downloads / likes
• 特定模型搜索：qwen、chatglm、bge 等关键词

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✅ 任务 vs 推荐模型速查表

任务	推荐模型
文本分类	BERT / RoBERTa / DeBERTa
文本生成	GPT-2 / GPT-J / ChatGLM
文本摘要	BART / PEGASUS / LongT5
文本嵌入	SBERT / BGE / M3E / Text2Vec
问答系统	ChatGLM / Qwen / LLaMA2-Chat
图像分类	ViT / Swin Transformer
图文检索	CLIP / BLIP
语音识别	Whisper / Wav2Vec2.0
图像生成	Stable Diffusion / DALL-E

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✅ 常见开源大模型合集（近期流行）

模型	领域	特点
ChatGLM3	中文大模型	多任务、RAG 友好
Qwen1.5	中文/多语	代码、推理、问答全能
Baichuan2	多语种	商业可用，性能稳定
InternLM2	通用模型	长文本处理强
Yi 1.5	智谱AI	LLaMA2 优化分支

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✅ 你怎么用 HuggingFace Transformers？

➡️ 安装 Transformers 库

pip install transformers

➡️ 模型加载 & 推理（通用套路）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

model_name = "BAAI/bge-large-zh"  # 也可以换成别的
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

text = "你好，世界"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

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🚀 结论

HuggingFace Transformers 就像 AI 工具箱
✅ NLP ✅ CV ✅ 音频 ✅ 多模态 ✅ 工具模型
几乎都有！还能轻松组合，自由调用。