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从零开始学习NLP，实践Hugging Face开发

NLP Hugging Face Transformers 机器学习自然语言处理 Github 开源项目

本项目提供全面的NLP学习课程，涵盖词嵌入到Transformer模型等关键技术。7次在线课程由行业专家授课，学习者可掌握核心知识并使用Hugging Face开发应用。课程设计适合不同水平学习者，提供录像回放及社区支持。

course - 学习如何将Transformers应用于各类自然语言处理任务

GithubHugging FaceTransformers免费开源开源项目翻译自然语言处理

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。

nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程从基础到GPT模型构建

GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码，涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题，每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

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该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南

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课程提供丰富的实战代码和案例，从基础入门到高效微调以及低精度和分布式训练。涵盖命名实体识别、机器阅读理解和生成式对话机器人等NLP任务。帮助深入理解Transformers的核心组件和参数微调技术，包括模型优化和分布式训练。适合对Transformers应用和实践感兴趣的学习者。课程在B站和YouTube持续更新，紧跟技术前沿。

LLM101n - 深度学习课程教你构建AI讲故事模型

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LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识，指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程，适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外，还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题，以及多模态AI应用开发。通过实践，学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理，能够独立创作、优化并为小故事配图。

How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程

BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理

该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。

transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程

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本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

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NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

spacy-course - 基于spaCy的高级自然语言处理免费在线课程

GithubspaCy交互式学习在线课程开源框架开源项目自然语言处理

课程内容从NLP基础到高级主题,包括使用规则和机器学习方法构建自然语言理解系统。采用开源框架spaCy,支持多种语言,并提供交互式编程环境。适合自学者免费学习使用,掌握实用的自然语言处理技能。

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