<meta charset="utf-8" /><meta http-equiv="content-security-policy" content=""><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Введение&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/assets/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.css">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/start-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/chunks/vendor-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/chunks/paths-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/pages/chapter2/1.mdx-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/chunks/Tip-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/ru/_app/chunks/DocNotebookDropdown-hf-doc-builder.js"> 





<h1 id="">Введение</h1>


<div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-2-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>
	
	</div>
<p>Как вы могли заметить в <a href="/course/chapter1">Главе 1</a>, модели трансформеров обычно бывают очень большие. Обучение и развертывание таких моделей с миллионами и даже десятками <em>миллиардов</em> параметров является сложной задачей. Кроме того, новые модели выпускаются почти ежедневно, и каждая из них имеет собственную реализацию, опробовать их все — непростая задача.</p>
<p>Библиотека 🤗 Transformers была создана для решения этой проблемы. Её цель — предоставить единый API, с помощью которого можно загружать, обучать и сохранять любую модель трансформера. Основными функциями библиотеки являются:</p>
<ul><li><strong>Удобство в использовании</strong>: Скачивание, загрузку и использование современной модели NLP для вывода данных, можно выполнять всего двумя строками кода.</li>
<li><strong>Гибкость</strong>: По своей сути все модели представляют собой простые классы библиотек PyTorch <code>nn.Module</code> или TensorFlow <code>tf.keras.Model</code> и могут обрабатываться, как и любые другие модели, в соответствующих средах машинного обучения (МО).</li>
<li><strong>Простота</strong>: В библиотеке практически не используются абстракции. “Все в одном файле” является основной концепцией: прямой проход модели полностью определяется в одном файле, так что сам код понятен, но при этом доступен для взлома.</li></ul>
<p>Последняя особенность сильно отличает библиотеку 🤗 Transformers от других библиотек машинного обучения. Модели не строятся на модулях, которые являются общими для всех файлов; вместо этого каждая модель имеет свои собственные слои. Это не только делает модели более доступными и понятными, но и позволяет легко экспериментировать с одной моделью, не затрагивая другие.</p>
<p>Эта глава начнается со сквозного примера, в котором мы используем модель и токенизатор вместе, чтобы воспроизвести функцию <code>pipeline()</code> представленную в <a href="/course/chapter1">Главе 1</a>. Далее мы обсудим API модели: углубимся в классы модели и конфигурации и покажем, как загружать модель и как она обрабатывает числовые входные данные для получения прогнозов. </p>
<p>Затем мы рассмотрим API токенизатора, который является другим основным компонентом функции <code>pipeline()</code>. Токенизаторы берут на себя первый и последний этапы обработки, обрабатывая преобразование текста в числовые входные данные для нейронной сети и обратное преобразование в текст, когда это необходимо. Наконец, мы покажем вам, как обработывается передача нескольких предложений в модель с помощью подготовленных пакетов, а затем завершим все это более детальным рассмотрением высокоуровневой функции <code>tokenizer()</code>.</p>


<div class="course-tip  bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400">⚠️ Чтобы воспользоваться всеми функциями, доступными в Model Hub и 🤗 Transformers, мы рекомендуем <a href="https://huggingface.co/join">создать учетную запись</a>.
</div>


		<script type="module" data-hydrate="9p7fsn">
		import { start } from "/docs/course/pr_362/ru/_app/start-hf-doc-builder.js";
		start({
			target: document.querySelector('[data-hydrate="9p7fsn"]').parentNode,
			paths: {"base":"/docs/course/pr_362/ru","assets":"/docs/course/pr_362/ru"},
			session: {},
			route: false,
			spa: false,
			trailing_slash: "never",
			hydrate: {
				status: 200,
				error: null,
				nodes: [
					import("/docs/course/pr_362/ru/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js"),
						import("/docs/course/pr_362/ru/_app/pages/chapter2/1.mdx-hf-doc-builder.js")
				],
				params: {}
			}
		});
	</script>
