مقدمه
کتابخانه Transformers از شرکت HuggingFace یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین ابزارها در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) محسوب می‌شود. این کتابخانه با فراهم کردن مدل‌های آماده و امکانات بسیار، توسعه پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ساده‌تر و سریع‌تر کرده است.
HuggingFace Transformers چیست؟
Transformers یک کتابخانه متن‌باز در زبان پایتون است که مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف مختلف NLP مانند طبقه‌بندی متن، پاسخ به سوال، تولید متن، ترجمه، و ... را فراهم می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی:
- پشتیبانی از بیش از 100 هزار مدل در مدل‌های مختلف مانند BERT، GPT، RoBERTa، T5 و ...
- پشتیبانی از PyTorch، TensorFlow و JAX
- قابل استفاده در محیط‌های محلی و مبتنی بر cloud
نصب و شروع به کار
pip install transformers
مثال ساده استفاده از مدل BERT برای تحلیل احساسات:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("I love using HuggingFace Transformers!")
print(result)
مدل‌ها و قابلیت‌ها
Transformers به شما اجازه می‌دهد به سادگی از مدل‌های آماده برای وظایف زیر استفاده کنید:
- تحلیل احساسات
- تشخیص موجودیت‌های نامدار (NER)
- خلاصه‌سازی متن
- ترجمه ماشینی
- پاسخ به سوال
استفاده از مدل‌های فارسی
HuggingFace از مدل‌های فارسی نیز پشتیبانی می‌کند مانند HooshvareLab BERT یا ParsBERT که برای متون فارسی آموزش داده شده‌اند:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
model_name = "HooshvareLab/bert-fa-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
میزبانی مدل‌ها با HuggingFace Hub
شما می‌توانید مدل‌های شخصی‌سازی شده خود را روی HuggingFace Hub آپلود کنید و به اشتراک بگذارید. این امکان همکاری بین تیمی و استفاده عمومی از مدل‌ها را بسیار ساده می‌کند.
نتیجه‌گیری
کتابخانه Transformers یک ابزار کلیدی برای توسعه‌دهندگان حوزه NLP و هوش مصنوعی است. با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده، مستندات عالی و جامعه فعال، این کتابخانه دروازه‌ای است به پروژه‌های قدرتمند در دنیای پردازش زبان طبیعی.
