工具集基础用例演示篇

第1章　HuggingFace简介

HuggingFace是一个开源社区，提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。

1. 前HuggingFace时代的弊端

在前HuggingFace时代，AI系统的研发没有统一的标准，往往凭借研发人员各自的喜好随意设计研发的流程，缺乏统一的规范，设计的质量取决于研发人员个人的经验水平。这增加了项目实施的风险，因为独立设计的研发流程往往没有经历过完整的工程验证，不一定如设想般可行。

另一方面，研发流程设计由研发人员个人设计还有一个弊端：项目和研发人员个人形成了强绑定，容易造成“祖传代码”问题。在项目交接时难度大，后续人员需要完整地学习前人的个人习惯，成本较大，导致很难让后续的研发人员介入。

2. HuggingFace标准研发流程

由于以上问题的存在，HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程，按照该框架实施工程，能够在一定程度上规避以上提出的问题，降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度，让后续的研发人员能够更容易地介入，即把HuggingFace的标准研发流程变成所有研发人员的公共知识，不需要额外地学习。

HuggingFace把AI项目的研发大致分为以下几部分，如图1-1所示。

HuggingFace能处理文字、语音和图像数据，由于本书的主题是自然语言处理，所以主要关注文字类任务。

图1-1是一个粗略的流程，现在稍微细化这个流程，看一看各个步骤中更具体的内容，针对自然语言处理任务细化的HuggingFace标准研发流程，如图1-2所示。

可以看出，HuggingFace的标准研发流程和传统的一般项目研发流程很相似，所以HuggingFace的学习成本较低，值得所有研发人员学习掌握。

3. HuggingFace工具集

针对流程中的各个节点，HuggingFace都提供了很多工具类，能够帮助研发人员快速地实施。HuggingFace提供的工具集如图1-3所示。

从图1-3可以看出，HuggingFace提供的工具集基本囊括了标准流程中的各个步骤，使用HuggingFace工具集能够极大地简化代码复杂度，让研发人员能把更多的精力集中在具体的业务问题上，而不是陷入琐碎的细节中。

我们常说这世上不存在“银弹”，针对具体的项目，需要有各自的优化点，正所谓没有最好的，只有最合适的，所以在研发具体的项目时需要灵活应对，但依然应该尽量遵守标准研发流程。

4. HuggingFace社区活跃度

HuggingFace的官方主页网址为https://huggingface.co，访问后可以通过导航访问HuggingFace主GitHub仓库，截至本书写作时间，已经获得了68 059颗星。

包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。

HuggingFace的模型仓库已经共享了超过60 000个模型，数据集仓库已经共享了超过8000个数据集，基于开源共享的精神，这些资源的使用都是完全免费的。

HuggingFace代码库也在快速更新中，HuggingFace开始时以自然语言处理任务为重点，所以HuggingFace大多数的模型和数据集也是自然语言处理方向的，但图像和语音的功能模型正在快速更新中，相信未来逐渐会把图像和语音的功能完善并标准化，如同自然语言处理一样。