Home
Login

توفر Transformers الآلاف من النماذج المدربة مسبقًا، وتدعم أكثر من 100 لغة في مهام النصوص والرؤية والصوت وغيرها.

Apache-2.0Python 145.6khuggingface Last Updated: 2025-06-13

شرح مشروع Hugging Face Transformers

نظرة عامة على المشروع

Hugging Face Transformers هي مكتبة بايثون توفر نماذج وأدوات مُدرَّبة مسبقًا، تهدف إلى مساعدة المستخدمين على استخدام وتدريب ونشر أحدث نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بسهولة. توفر واجهة برمجة تطبيقات (API) موحدة للوصول إلى آلاف النماذج المُدرَّبة مسبقًا، والتي تغطي مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل تصنيف النصوص، والتعرف على الكيانات المسماة، والإجابة على الأسئلة، وتوليد النصوص، وما إلى ذلك. تم تصميم المكتبة لتكون سهلة الاستخدام وعالية الأداء وقابلة للتطوير، مما يجعلها أداة مفضلة للباحثين والمطورين.

الخلفية

في عصر التعلم العميق، حققت النماذج المُدرَّبة مسبقًا نجاحًا ملحوظًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، فإن استخدام وتدريب هذه النماذج يتطلب عادةً قدرًا كبيرًا من الخبرة والموارد الحاسوبية. يهدف ظهور Hugging Face Transformers إلى حل هذه المشكلات، حيث يوفر واجهة سهلة الاستخدام تتيح للمستخدمين الاستفادة بسهولة من القوة الهائلة للنماذج المُدرَّبة مسبقًا.

تم تطوير هذا المشروع بواسطة فريق Hugging Face، وهم ملتزمون بإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي، وتمكين المزيد من الأشخاص من الوصول إلى واستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي. تعد مكتبة Transformers مكونًا رئيسيًا في تحقيق هذا الهدف.

الميزات الأساسية

  • سهولة الاستخدام: توفر مكتبة Transformers واجهة برمجة تطبيقات (API) واضحة وموجزة، مما يتيح للمستخدمين تحميل واستخدام وضبط النماذج المُدرَّبة مسبقًا بسهولة.
  • نماذج مُدرَّبة مسبقًا غنية: تدعم المكتبة آلاف النماذج المُدرَّبة مسبقًا، والتي تغطي مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية واللغات. تأتي هذه النماذج من مختلف المؤسسات البحثية والمجتمعات، ويمكن للمستخدمين اختيار النموذج المناسب وفقًا لاحتياجاتهم.
  • دعم أطر عمل متعددة: تتوافق مكتبة Transformers مع أطر عمل التعلم العميق الرئيسية مثل PyTorch و TensorFlow و Flax، ويمكن للمستخدمين اختيار الإطار المناسب وفقًا لتفضيلاتهم.
  • أداء عالي: تم تحسين المكتبة للاستفادة الكاملة من تسريع الأجهزة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات معالجة Tensor (TPU)، لتحقيق استدلال وتدريب عالي الأداء.
  • قابلية التوسع: تم تصميم مكتبة Transformers بدرجة عالية من قابلية التوسع، ويمكن للمستخدمين إضافة نماذج ومهام جديدة بسهولة.
  • دعم المجتمع: تمتلك Hugging Face مجتمعًا نشطًا، حيث يمكن للمستخدمين طلب المساعدة وتبادل الخبرات والمساهمة في التعليمات البرمجية.
  • تكامل Tokenizer: تتكامل المكتبة مع العديد من أدوات الترميز (tokenizer) لتحويل النص إلى تمثيلات رقمية يمكن للنموذج فهمها.
  • Trainer API: توفر Trainer API، مما يبسط عملية تدريب وتقييم النماذج.
  • Pipeline API: توفر Pipeline API، لبناء ونشر تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية بسرعة.

سيناريوهات التطبيق

يمكن تطبيق مكتبة Hugging Face Transformers على مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك:

  • تصنيف النصوص: على سبيل المثال، تحليل المشاعر، والكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها، وما إلى ذلك.
  • التعرف على الكيانات المسماة: تحديد أسماء الأشخاص والأماكن والمنظمات وما إلى ذلك في النص.
  • الإجابة على الأسئلة: الإجابة على الأسئلة بناءً على النص المحدد.
  • توليد النصوص: على سبيل المثال، الترجمة الآلية، وتلخيص النصوص، وتوليد المحادثات، وما إلى ذلك.
  • تلخيص النصوص: إنشاء ملخصات تلقائية للنصوص.
  • الترجمة الآلية: ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
  • توليد المحادثات: بناء روبوتات الدردشة وأنظمة المحادثة.
  • التعلم الصفري: تطبيق النموذج على مهام جديدة دون بيانات تدريب محددة.
  • توليد التعليمات البرمجية: إنشاء التعليمات البرمجية بناءً على وصف اللغة الطبيعية.

باختصار، تعد مكتبة Hugging Face Transformers أداة قوية وسهلة الاستخدام يمكن أن تساعد المستخدمين على بناء ونشر مجموعة متنوعة من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية بسرعة. إنها تقلل بشكل كبير من حاجز استخدام النماذج المُدرَّبة مسبقًا، وتعزز تطوير وتطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

جميع التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الموقع الرسمي (https://github.com/huggingface/transformers)