Treinamento e execução de modelos de inteligência artificial
Desenvolvido pela Hugging Face, Transformers é uma biblioteca usada para treinar e executar modelos de aprendizado de máquina de última geração em diferentes tipos de dados, como texto, imagens e áudio. Ele fornece aos desenvolvedores acesso a modelos populares de inteligência artificial e a oportunidade de ajustá-los.
Atualizações
- 20 de outubro de 2026: Estrelas 167,782 → 167,893, versão mais recente v5.20.2 (19 de outubro de 2026).
- 17 de outubro de 2026: Estrelas 167,756 → 167,782, versão mais recente v5.20.1 (16 de outubro de 2026).
- 16 de outubro de 2026: Estrelas 167,017 → 167,756, versão mais recente v5.20.0 (15 de outubro de 2026).
- 7 de outubro de 2026: Estrelas 166,876 → 167,017, versão mais recente v5.19.0 (6 de outubro de 2026).
O que você ganha
- Fornece acesso a modelos de texto, imagem e som.
- Facilita o ajuste fino dos modelos.
- Oferece rápido desenvolvimento com sua ampla biblioteca de modelos.
Instalação
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
# pip
pip install '.[torch]'
# uv
uv pip install '.[torch]'Se você não programa
Quero executar um modelo de renderização de texto usando a biblioteca Transformers. Como posso começar rapidamente a usar a API Pipeline? Você pode ajudar com exemplos e explicações de código passo a passo?
Repositório: https://github.com/huggingface/transformers. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.
Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.
Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.
Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.
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Links
A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-08-12: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.