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学习如何将Transformers应用于各类自然语言处理任务

Hugging FaceTransformers自然语言处理免费开源翻译Github开源项目

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。

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介绍相关项目
transformers - 免费开源的transformers课程，详解关键概念与实践操作
BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程
该课程由软件工程师Peter发起，现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操，深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念，并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。
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
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
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。
audio-transformers-course - Transformers在音频和语音处理中的应用与实践
Audio Transformers CourseGithubHugging Face多语言开源开源项目机器学习
audio-transformers-course是一个开源课程项目，聚焦于Transformers模型在音频和语音处理领域的应用。课程提供多语言版本，内容包括详细教程、代码示例和Jupyter notebooks，适合开发者和研究人员学习音频Transformers技术。项目支持社区参与翻译，致力于推广音频处理的前沿知识。
transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南
GithubNLPTransformers分布式训练开源项目微调模型训练
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。
nlp-de-cero-a-cien - 从零开始学习NLP，实践Hugging Face开发
GithubHugging FaceNLPTransformers开源项目机器学习自然语言处理
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。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
Natural_Language_Processing_with_Transformers - Transformers技术实践指南 构建高效NLP应用
GithubHugging FaceTransformers人工智能开源项目机器学习自然语言处理
这本由Hugging Face Transformer库作者撰写的技术指南，全面介绍了Transformers在自然语言处理中的应用。内容涵盖基础概念和高级应用，为开发者提供了利用Hugging Face库构建NLP应用的实用方法。本书旨在帮助读者掌握前沿NLP技术，并将其有效应用于实际项目开发中。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理（NLP）及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源，包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例，帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合
GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程，涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例，展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现，并提供Colab notebooks方便实践。
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