transformers
🤗 Transformers: el marco de definición de modelos para modelos de aprendizaje automático de última generación en texto, visión, audio y modelos multimodales, tanto para inferencia como para entrenamiento.
Accede a una amplia gama de modelos avanzados de IA para tareas que involucran texto, imágenes, audio y más.
Del README
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git cd transformers # pip
- High performance on natural language understanding & generation, computer vision, audio, video, and multimodal tasks.
- Low barrier to entry for researchers, engineers, and developers.
- Few user-facing abstractions with just three classes to learn.
- A unified API for using all our pretrained models.
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras🤗 Transformers: el marco de definición de modelos para modelos de aprendizaje automático de última generación en texto, visión, audio y modelos multimodales, tanto para inferencia como para entrenamiento.
transformers tiene 165k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 34.4k veces. transformers está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2018. transformers está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: audio, deep-learning, deepseek, gemma.
¿Qué es transformers?
🤗 Transformers: el marco de definición de modelos para modelos de aprendizaje automático de última generación en texto, visión, audio y modelos multimodales, tanto para inferencia como para entrenamiento.
¿transformers es de código abierto?
transformers es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿transformers es gratis?
Sí. transformers es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está transformers?
transformers está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito transformers?
transformers está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/huggingface-transformers.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.