HuggingFace 开发者指南：自然语言处理计算机视觉模型工具库教程

? 一、HuggingFace 核心工具库概览

? 二、自然语言处理实战：训练自定义分词器

1. 选择分词算法：Tokenizers 库支持多种分词算法，如 BPE、WordPiece、Unigram 等。不同的算法适用于不同的场景，比如 BERT 使用的是 WordPiece，而 GPT-2 使用的是 BPE 算法的变种。
2. 准备训练数据：你可以从 Kaggle 等平台下载数据集，比如 IMDB 的影评数据集。将数据处理成文本文件后，就可以用于训练分词器。
3. 训练分词器：使用 Tokenizers 库的相关类来实例化一个分词器，并调用 train 方法进行训练。例如，使用 BertWordPieceTokenizer 来训练一个 WordPiece 分词器。
4. 保存和使用分词器：训练完成后，使用 save_model 方法保存分词器，以便在后续的任务中使用。

? 三、计算机视觉实战：微调 Vision Transformer

1. 安装依赖库：需要安装 PyTorch、TorchVision、Transformers 等库。
2. 加载数据集：使用 Datasets 库加载 CIFAR-10 数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集。
3. 数据预处理：使用 ViTImageProcessor 对图像进行预处理，包括调整大小、归一化等操作。
4. 加载预训练模型：从 HuggingFace Hub 上加载预训练的 ViT 模型，如 google/vit-base-patch16-224。
5. 微调模型：使用 TrainingArguments 和 Trainer 类来设置训练参数，并进行模型微调。可以调整学习率、训练轮数等超参数，以获得更好的性能。
6. 评估模型：在测试集上评估微调后的模型性能，计算准确率等指标。

? 四、高效训练技巧：分布式训练与显存优化

1. 分布式训练

2. 显存优化

3. 量化与低秩适配器

?️ 五、生态系统与社区支持

? 六、最新动态：Transformers v4.51.0 震撼发布

? 七、总结与展望