原文電子書 - Hugging Face in Action

關於使用 Hugging Face 的工具、程式庫( libraries )和模型你需要知道的一切 – 從 transformers 到 RAG、LangChain 和 Gradio。

2025年10月出版 ISBN 9781633436718 368頁包含在Manning Online訂閱服務中

Hugging Face 是機器學習工程師和 AI 開發者的終極資源。它提供了數百個預先訓練的開源模型，涵蓋數十個不同領域 – 從自然語言處理到電腦視覺。此外，您還可以找到一個託管模型和資料集的熱門平台。《Hugging Face in Action》(Hugging Face 實戰)揭示如何充分發揮 Hugging Face 的全部功能，從訪問最先進的模型到為 AI 應用構建直覺的前端。

透過《Hugging Face in Action》(Hugging Face 實戰)，您將學習：

利用 Hugging Face Transformers 和 Pipelines 執行自然語言處理任務
將 Hugging Face 技術應用於電腦視覺專案
操作 Hugging Face 資料集以實現高效資料處理
使用 AutoTrain 功能訓練機器學習模型
實現用於自主執行任務的 AI 代理
使用 LangChain 和 LlamaIndex 開發基於 LLM 的應用程式
使用 LangFlow 以視覺化方式建立 LangChain 應用程式
使用 Gradio 建立基於 Web 的使用者介面
使用 GPT4ALL 建立本地運行的基於 LLM 的應用程式
使用大型語言模型查詢本地數據

想要一個尖端的 Transformer 程式庫( library )嗎？ Hugging Face 的開源產品是同類產品中的佼佼者。需要託管模型的地方嗎？ Hugging Face Spaces 可以滿足您的需求。您的用戶是否需要為您的 AI 應用提供直覺的前端？ Hugging Face 的 Gradio library 讓您能夠輕鬆利用現有的 Python 技能建立 UI。在《Hugging Face 實戰》中，您將學習如何充分利用 Hugging Face 的所有強大功能，快速可靠地建立 AI 應用的原型並投入生產。

關於這個技術

《Hugging Face in Action》提供深入的實作教學，幫助您充分利用 Hugging Face 為 AI 開發者提供的所有功能。您將建立多個不同的 AI 專案，包括物件偵測模型、能夠基於本機資料集回答問題的 RAG 應用程式、具有 Web 前端的聊天機器人，甚至使用 AutoTrain 建立的無程式碼機器學習模型。每章都包含逐步說明以及清晰的提示和建議。您很快就能熟練 Hugging Face 的所有工具、預訓練模型和資料集，高效工作！