Библиотеки

Hub поддерживает десятки библиотек в экосистеме Open Source. Благодаря Python-библиотеке huggingface_hub легко настроить публикацию ваших моделей на Hub. Hub поддерживает множество библиотек, и мы работаем над расширением этого списка. Мы рады приветствовать на Hub набор Open Source-библиотек, которые продвигают Machine Learning вперёд.

Таблица ниже обобщает поддерживаемые библиотеки и уровень их интеграции. Все поддерживаемые нами библиотеки можно найти в файле model-libraries.ts.

Библиотека	Описание	Провайдеры инференса	Виджеты	Скачать с Hub	Загрузка в Hub
Адаптеры	Единое дополнение к Transformers для параметрически эффективной и модульной дообучения.	✅	✅	✅	✅
AllenNLP	Библиотека для исследований в области NLP с открытым исходным кодом, построенная на PyTorch.	✅	✅	✅	❌
Asteroid	Набор инструментов для разделения источников звука на базе PyTorch	✅	✅	✅	❌
BERTopic	BERTopic — это библиотека для тематического моделирования текста и изображений	✅	✅	✅	✅
Diffusers	Модульный набор инструментов для вывода и обучения диффузионных моделей	✅	✅	✅	✅
docTR	Модели и наборы данных для задач, связанных с OCR, в PyTorch & TensorFlow	✅	✅	✅	❌
ESPnet	Комплексный инструмент для обработки речи от входа до результата (например, TTS)	✅	✅	✅	❌
fastai	Библиотека для обучения быстрых и точных моделей с передовыми результатами.	✅	✅	✅	✅
Keras	Многобэкендовый фреймворк глубокого обучения с открытым исходным кодом, поддерживающий JAX, TensorFlow и PyTorch.	❌	❌	✅	✅
KerasNLP	Библиотека обработки естественного языка, построенная на базе Keras и работающая нативно с TensorFlow, JAX или PyTorch.	❌	❌	✅	✅
TF-Keras (устаревший)	Устаревшая библиотека, использующая согласованный и простой API для построения моделей с использованием TensorFlow и его экосистемы.	❌	❌	✅	✅
Flair	Очень простой фреймворк для передовых методов обработки естественного языка.	✅	✅	✅	✅
MBRL-Lib	Реализации алгоритмов MBRL на PyTorch.	❌	❌	✅	✅
MidiTok	Токенайзеры для символьной музыки / MIDI-файлов.	❌	❌	✅	✅
ML-Agents	Позволяет использовать игры и симуляции, созданные в Unity, в качестве сред для обучения интеллектуальных агентов.	❌	❌	✅	✅
MLX	Фреймворк для обучения и обслуживания моделей на Apple silicon, разработанный Apple.	❌	❌	✅	✅
NeMo	Инструменты для диалоговых ИИ, созданные для исследователей	✅	✅	✅	❌
OpenCLIP	Библиотека для открытой реализации CLIP от OpenAI	❌	❌	✅	✅
PaddleNLP	Простая в использовании и мощная библиотека NLP, построенная на PaddlePaddle	✅	✅	✅	✅
PEFT	Библиотека передового параметрически эффективного дообучения	✅	✅	✅	✅
Pyannote	Нейронные строительные блоки для диаризации говорящих.	❌	❌	✅	❌
PyCTCDecode	Языковая модель поддерживала декодирование CTC для распознавания речи	❌	❌	✅	❌
Pythae	Единый фреймворк для генеративных автоэнкодеров на Python	❌	❌	✅	✅
RL-Baselines3-Zoo	Фреймворк обучения для обучения с подкреплением, использующий Stable Baselines3.	❌	✅	✅	✅
Sample Factory	Кодовая база для асинхронного обучения с подкреплением высокой пропускной способности.	❌	✅	✅	✅
Sentence Transformers	Вычисление плотных векторных представлений для предложений, абзацев и изображений.	✅	✅	✅	✅
SetFit	Эффективная классификация текста по нескольким примерам с помощью Sentence Transformers	✅	✅	✅	✅
spaCy	Расширенный естественный языковой процессинг на Python и Cython.	✅	✅	✅	✅
SpanMarker	Знакомый, простой и передовой метод распознавания именованных сущностей.	✅	✅	✅	✅
Scikit Learn (с использованием skops)	Машинное обучение на Python.	✅	✅	✅	✅
Speechbrain	Инструмент для работы с речью на базе PyTorch.	✅	✅	✅	❌
Stable-Baselines3	Надёжные реализации алгоритмов глубокого обучения с подкреплением на PyTorch	❌	✅	✅	✅
TensorFlowTTS	Архитектуры синтеза речи в реальном времени, соответствующие современному уровню развития технологий.	❌	❌	✅	❌
Timm	Коллекция моделей изображений, скриптов, предобученных весов и т. д.	✅	✅	✅	✅
Transformers	Передовые методы обработки естественного языка для PyTorch, TensorFlow и JAX	✅	✅	✅	✅
Transformers.js	Передовое машинное обучение для веба. Запускайте 🤗 Transformers прямо в браузере, без необходимости использовать сервер!	❌	❌	✅	❌
Unity Sentis	Движок инференса для игрового движка Unity 3D	❌	❌	❌	❌

Как я могу добавить поддержку новой библиотеки?

Если вы хотите добавить свою библиотеку, свяжитесь с нами! Подробнее об этом читайте в Руководстве по добавлению библиотек.

Update on GitHub