Hugging Face 是一个致力于推动自然语言处理技术进步的开源社区，专注于为研究人员和工程师提供高效、易用且可重复的自然语言处理技术解决方案。这些解决方案既包括基础的技术流程，如预训练和微调，也涉及具体的应用任务，包括对话系统、翻译等。Hugging Face 平台上的代码大部分基于目前主流的深度学习框架实现完成的，如 PyTorch 和 TensorFlow。为了满足广泛的研究与应用需求，Hugging Face 发布了一系列代码库，包括 Transformers 、Datasets 和 Accelerate 等。

Transformers，该代码库是一个使用 Transformer 架构构建模型的开源 Python库，提供了一系列预训练的模型与相关开发工具，在自然语言处理领域被广泛使用。Transformers 库的主要优势包括如下四点。（1）易于使用：对所有模型的 API进行了统一封装，研究者只需了解三个核心类（模型、配置和分词器），即可快速上手。（2）节省资源：鼓励模型开源共享，减少重复训练，节约计算资源。（3）广泛支持：提供数以万计的预训练模型，满足多样化需求。（4）全周期管理：简化模型训练到部署的过程，支持跨框架模型转换，易于设计模型和构建实验。

Datasets，该代码库用于高效访问和共享自然语言处理任务相关的数据集，可以快速从远程 Hugging Face Hub 中加载数据集到本地。在使用中，用户仅需一行代码便能加载指定的数据集，同时，