开源项目
huggingface/transformers
🤗 Transformers ：用于推理和训练的文本、视觉、音频和多模态模型中最先进的机器学习模型的模型定义框架。
PythonApache-2.0163,037 stars34,042 forks2,348 issues
项目简介
huggingface/transformers 是一个用 Python 编写的开源项目，在 GitHub 上归入「学习资源」这一类。目前累计 163,037 个 Star、34,042 次 Fork，许可协议为 Apache-2.0。
它的核心定位是：🤗 Transformers ：用于推理和训练的文本、视觉、音频和多模态模型中最先进的机器学习模型的模型定义框架。官方仓库把它描述为这样的工具，我们在收录时按中文语境重新整理了这个说法，方便你快速判断它是否匹配手头的需求。
从仓库标签看，这个项目主要围绕 audio、deep-learning、deepseek、gemma、glm 展开。如果你正在这几个方向上找现成的实现，它值得先浏览一遍 README 与示例目录。
仓库原文：🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
关键信息
163,037Star 数
34,042Fork 数
2,348未关闭 Issue
| 主要语言 | Python |
|---|---|
| 开源许可 | Apache-2.0 |
| 仓库创建 | 2018-10-29 |
| 最近推送 | 2026-07-27 |
| 收录时间 | 2026-07-27 |
| 仓库地址 | https://github.com/huggingface/transformers |
| 克隆命令 | git clone https://github.com/huggingface/transformers.git |
| 项目官网 | https://huggingface.co/transformers |
适合什么场景使用
想找现成方案
直接看 README 的功能清单与快速开始，判断能否替换掉你正在手写的部分。
想读源码学习
star 数与近期推送时间能说明项目是否活跃，挑最近半年仍有提交的模块读更划算。
想接入生产
先确认许可协议与 issue 的处理速度，再评估维护成本，不要只看 star 数量。
技术标签
- audio
- deep-learning
- deepseek
- gemma
- glm
- hacktoberfest
- llm
- machine-learning
