Hugging Face 是一個在自然語言處理（NLP）領域非常受歡迎的公司和社區。它爲開發者提供了一系列工具，使得部署和使用最新的NLP技術變得更加簡單。
它的開源Transformers庫在自然語言處理社區中非常受歡迎，尤其對一些自然語言處理任務（NLP）和自然語言理解（NLU）任務非常有效。Transformers庫包括100多種語言的數千個預訓練模型，其優勢之一是它與PyTorch和TensorFlow都兼容。
Hugging Face的Transformers庫爲各種預訓練模型提供了易於使用的API，其中就包括BERT。這個庫的目標是使預訓練模型的使用和微調變得簡單和快速。
如何使用Hugging Face是入門AI的基礎。
本專欄將介紹Hugging Face的Transformers庫，並結合預訓練的BERT 模型，幫助初學者輕鬆入門。
專欄大綱
循環神經網絡和長短期記憶網絡已經廣泛應用於時序任務，比如文本預測、機器翻譯、文章生成等。然而，它們面臨的一大問題就是如何記錄長期依賴。爲了解決這個問題，一個名爲Transformer的新架構應運而生。
Transformer 作爲當下最先進的深度學習架構之一，被廣泛應用於自然語言處理領域。它不單替代了以前流行的循環神經網絡(recurrent neural network, RNN)和長短期記憶(long short-term memory, LSTM)網絡，並且以它爲基礎衍生出了諸如BERT、GPT-3.5和GPT-4、T5等知名架構。
使用Transformers庫，我們不僅可以直接獲取預訓練的BERT模型，還可以對其進行微調，以適應特定的NLP任務，如文本分類、命名實體識別、問答等。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一個預訓練的深度學習模型，用於多種自然語言處理（NLP）任務。
BERT的核心是基於Transformer架構，該架構最初是爲了解決機器翻譯問題而設計的。Transformer的關鍵特點是它可以並行處理輸入數據（如句子中的所有單詞）並捕獲單詞之間的依賴關係，無論它們在句子中的距離有多遠。
專欄首先演示瞭如何快速搭建深度學習的環境，包括TensorFlow和PyTorch深度學習框架、HuggingFace Transformers庫和Jupyter Notebook 開發工具。
然後，通過一個情緒分析任務的例子，快速體驗Transformers 庫中最基本的對象是pipeline()函數。同時，對 HuggingFace官網，以及模型倉庫（Model Repository）、模型（Models）等有一個初步的瞭解。
通過引入Hugging Face提供的開源Transformers庫，輕鬆地使用Transformers庫下載預訓練的BERT模型權重，並應用於自己的任務。比如加載預訓練的BERT模型和Tokenzier分詞器，使用預訓練的BERT模型作爲特徵提取器，微調預訓練的BERT模型，以及將預訓練的BERT模型應用於下游任務，比如情感分析任務等等。