HuggingFace
HuggingFace 是类似于 GitHub 的社区，它主要提供各种的模型的使用，和 github 不同的是，HuggingFace 同时提供了一套框架，进行模型推理，模型训练、和模型库文件的管理等等。本文将介绍，如何快速使用 HuggingFace框架，包括 Pipeline，AutoModel 等。
Pipeline
通过 Pipeline 进行模型推理，代码中可以看到pipeline 传入了一个参数，第一参数为 task，传入的是 Task， Task对应是那个模型呢？通过源代码我们看到默认分类模型使用的是 Bert模型：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
AutoClass
使用 AutoXXX 加载模型模型，或者根据不同的模型导入 Tokenizer或者 Processor，HuggingFace 框架做了一层抽象，对于某一类模型，例如文本模型，模型架构架构相似但是参数维度可能不一样，这种情况下，通过 AutoTokenizer 我们就可以获取到不同模型 Tokenizer，而不用为每个模型都定义一个处理类。以下是两个例子：
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
from transformers import AutoImageProcessor
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
所以当要模型处理器时，无论是文本模型还是视觉模型，先要找 HuggingFace 中 Auto 打头的类。
数据处理
HuggingFace 处理数据主要通过两个方法
load_dataset_builder
方式返回 dataset 元数据，描述数据集信息：
ds_builder = load_dataset_builder("rotten_tomatoes")
#描述信息
ds_builder.info.description
#数据集特征
ds_builder.info.features
{'label': ClassLabel(num_classes=2, names=['neg', 'pos'], id=None),
'text': Value(dtype='string', id=None)}
load_dataset
用于导入数据，这个 split 代表获取数据集中的训练、验证或者测试类型的数据
load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train")
总结
HuggingFace 框架使用起来很简单，通过 Pipeline 可以进行模型的推理，如果需要训练，通过 AutoClass 导入模型处理器例如 Tokenizer 或者 Processor，在导入训练数据集，同时也可以使用 PEFT 进行 Lora 微调。
