#Hugging Face Hub
Hugging Face Hub：人工智能的开放平台与协作生态系统
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探索skops: 一个助力scikit-learn模型共享和部署的Python库
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setfit
SetFit是一种高效且无需提示的小样本微调框架，利用Sentence Transformers实现高准确度的小样本学习。不需要手工制作提示或语言模型转换器，直接从文本示例生成丰富嵌入，大大提高训练速度。在仅有少量标记数据的情况下，SetFit的精度可与大型模型相媲美。例如，针对客户评论情感数据集，仅使用每类8个标记样本就能达到RoBERTa Large的全量训练精度。支持多语言文本分类，兼容Hugging Face Hub，训练和推理过程简单直观，是一个高效实用的选择。
COMET
了解COMET模型在提升翻译质量与错误检测方面的最新进展，包括XCOMET-XL和XXL等版本的应用。项目页面提供安装指南、主要优势和实际使用案例。
skops
SKOPS 是一个支持scikit-learn模型分享和部署的Python库。它提供了将模型集成到Hugging Face Hub的工具，使模型可被发现和使用，无需下载或加载。主要功能包括创建模型库、生成模型卡和安全保存sklearn估算器。详细信息和使用指南请参考文档。
huggingface_hub
huggingface_hub是官方的Python客户端，用于与Hugging Face Hub平台互动。它支持文件下载和上传、仓库管理、模型推理等功能。此外，用户还可以搜索模型和数据集、分享模型卡片以及与社区互动，满足发现预训练模型、创建和分享自定义模型及数据集、协作开发等需求，全方位支持机器学习项目。