技能 transformers
📊 71 充足
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3
開啟並開始使用
測試它
正在使用「transformers」。 生成一個 Python 腳本，載入 GPT-2 並撰寫一個關於太空探索的短篇故事
預期結果:
- 從 Hugging Face 載入 GPT-2 模型
- 生成關於火星任務的 150 字故事
- 故事已儲存至 'space_story.txt'
- 故事預覽：「當陳船長準備執行人類史上最重要的太空漫步時，火星的紅色塵埃在居住艙周圍旋轉...」
正在使用「transformers」。 將這些圖像分類為貓或狗
預期結果:
- 載入視覺轉換器模型
- 分析了 5 張測試圖像
- 結果：3 張貓 (60%)，2 張狗 (40%)
- 最高置信度：image3.jpg (97% 貓)
正在使用「transformers」。 摘要這段研究論文段落
預期結果:
- 使用 facebook/bart-large 載入摘要管道
- 生成 3 句摘要
- 保留的關鍵點：方法論、結果、結論
安全審計
安全v4 • 1/17/2026
All 412 static findings are false positives. The skill contains markdown documentation with Python code examples for Hugging Face Transformers library usage. Bash command patterns in documentation (pip install examples), URL references, and technical terminology triggered the analyzer incorrectly. No executable code, network requests, or security vulnerabilities present.
7
已掃描檔案
2,527
分析行數
3
發現項
4
審計總數
風險因素
審計者: claude 查看審計歷史 →
品質評分
45
架構
100
可維護性
85
內容
20
社群
100
安全
91
規範符合性
你能建構什麼
快速建立 NLP 模型原型
無需編寫樣板程式碼，即可測試不同的轉換模型用於文字分類
比較模型效能
在您的資料集上對多個預訓練模型進行基準測試，以找到效能最佳的模型
為應用程式添加 AI 功能
以最少的設定將文字生成或圖像分類整合到您的應用程式中
試試這些提示
基本文字生成
載入 GPT-2 模型並生成 3 種關於「AI 的未來」的變體
情感分析
建立一個管道來分析這些評論的情感：['很棒的產品！', '糟糕的體驗', '一般品質']
模型比較
使用我的資料集比較 BERT、RoBERTa 和 DistilBERT 在文字分類上的準確率
自訂微調
在我的 CSV 檔案上微調 BERT，該檔案包含 'text' 和 'label' 欄位，訓練 3 個 epoch
最佳實務
- 對於快速任務使用管道 API，對於精細控制使用自訂模型
- 部署前檢查模型卡的使用限制和偏見
- 從較小的模型開始測試，生產環境再升級規模
避免
- 未檢查模型授權前不要在敏感資料上進行微調
- 避免在僅有 CPU 的系統上載入大型模型
- 切勿在未測試輸出的情況下部署模型
常見問題
我需要 GPU 嗎？
非必須但建議使用。小型模型可在 CPU 上執行，大型模型需要 GPU 才能有合理速度。
模型可以免費使用嗎？
大多數模型可免費用於研究和商業用途。請查看每個模型在 Hugging Face 頁面上的授權。
如何處理速率限制？
首次下載模型到本機，之後從快取載入。使用離線模式以保護隱私。
可以使用自訂資料集嗎？
是的，此技能支援透過 Trainer API 對 CSV、JSON 和其他格式進行自訂資料集微調。
我應該選擇哪個模型？
從經典模型開始，如 BERT 用於 NLP，ViT 用於視覺。查看排行榜以了解最新模型。
如何提高生成品質？
調整溫度在 0.1 到 1.0 之間，使用 top-k 或 top-p 採樣，並提供清晰具體的提示。