庫

中心支援開源生態系統中的數十個庫。多虧了 `huggingface_hub` Python 庫，在中心共享您的模型變得很容易。中心支援許多庫，我們正在努力擴充套件此支援。我們很高興在中心歡迎一批推動機器學習發展的開源庫。

下表總結了支援的庫及其整合級別。在 model-libraries.ts 檔案中查詢所有我們支援的庫。

庫	描述	推理 API	小部件	從中心下載	推送到 Hub
介面卡	統一的 Transformers 附加元件，用於引數高效和模組化的微調。	✅	✅	✅	✅
AllenNLP	一個開源的 NLP 研究庫，基於 PyTorch 構建。	✅	✅	✅	❌
Asteroid	基於 PyTorch 的音訊源分離工具包	✅	✅	✅	❌
BERTopic	BERTopic 是一個用於文字和影像的主題建模庫	✅	✅	✅	✅
Diffusers	用於擴散模型推理和訓練的模組化工具箱	✅	✅	✅	✅
docTR	用於 PyTorch 和 TensorFlow 中 OCR 相關任務的模型和資料集	✅	✅	✅	❌
ESPnet	端到端語音處理工具包（例如 TTS）	✅	✅	✅	❌
fastai	用於訓練快速準確模型的庫，具有最先進的輸出。	✅	✅	✅	✅
Keras	開源多後端深度學習框架，支援 JAX、TensorFlow 和 PyTorch。	❌	❌	✅	✅
KerasNLP	基於 Keras 構建的自然語言處理庫，可與 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 本地協作。	❌	❌	✅	✅
TF-Keras (舊版)	使用一致且簡單的 API 構建模型，利用 TensorFlow 及其生態系統的舊版庫。	❌	❌	✅	✅
Flair	用於最先進 NLP 的非常簡單的框架。	✅	✅	✅	✅
MBRL-Lib	MBRL 演算法的 PyTorch 實現。	❌	❌	✅	✅
MidiTok	符號音樂/MIDI 檔案的分詞器。	❌	❌	✅	✅
ML-Agents	使使用 Unity 製作的遊戲和模擬可以作為訓練智慧代理的環境。	❌	❌	✅	✅
MLX	Apple 製造的用於 Apple 晶片的模型訓練和服務框架。	❌	❌	✅	✅
NeMo	專為研究人員構建的對話式 AI 工具包	✅	✅	✅	❌
OpenCLIP	OpenAI CLIP 的開源實現庫	❌	❌	✅	✅
PaddleNLP	基於 PaddlePaddle 構建的易於使用且功能強大的 NLP 庫	✅	✅	✅	✅
PEFT	尖端引數高效微調庫	✅	✅	✅	✅
Pyannote	說話人日記的神經網路構建塊。	❌	❌	✅	❌
PyCTCDecode	支援語言模型的語音識別 CTC 解碼	❌	❌	✅	❌
Pythae	Python 中生成自編碼器的統一框架	❌	❌	✅	✅
RL-Baselines3-Zoo	使用 Stable Baselines3 的強化學習訓練框架。	❌	✅	✅	✅
Sample Factory	用於高吞吐量非同步強化學習的程式碼庫。	❌	✅	✅	✅
Sentence Transformers	計算句子、段落和影像的密集向量表示。	✅	✅	✅	✅
SetFit	使用 Sentence Transformers 進行高效的少樣本文字分類	✅	✅	✅	✅
spaCy	Python 和 Cython 中的高階自然語言處理。	✅	✅	✅	✅
SpanMarker	熟悉、簡單且最先進的命名實體識別。	✅	✅	✅	✅
Scikit Learn (使用 skops)	Python 中的機器學習。	✅	✅	✅	✅
Speechbrain	一個 PyTorch 支援的語音工具包。	✅	✅	✅	❌
Stable-Baselines3	PyTorch 中深度強化學習演算法的可靠實現集合	❌	✅	✅	✅
TensorFlowTTS	即時最先進的語音合成架構。	❌	❌	✅	❌
Timm	影像模型、指令碼、預訓練權重等的集合。	✅	✅	✅	✅
Transformers	用於 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的最先進自然語言處理	✅	✅	✅	✅
Transformers.js	Web 最先進的機器學習。直接在瀏覽器中執行 🤗 Transformers，無需伺服器！	❌	❌	✅	❌
Unity Sentis	Unity 3D 遊戲引擎的推理引擎	❌	❌	❌	❌

如何將新庫新增到推理 API？

如果您有興趣新增您的庫，請與我們聯絡！請閱讀新增庫指南中的內容。

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