Fine-Tune ViT for Image Classification with 🤗 Transformers★ 70
Hugging Face Blog1573d agoTutorial本文為 Hugging Face 官方教學，詳細介紹如何使用 `transformers` 與 `datasets` 函式庫微調 Vision Transformer (ViT) 模型。內容涵蓋從載入 Beans 資料集、使用影像處理器進行資料前處理、設定 `Trainer` API 進行訓練，到最後將微調後的模型上傳至 Hugging Face Hub 的完整流程，是電腦視覺開發者的必讀入門指南。
Getting Started with Sentiment Analysis using Python
Hugging Face Blog1582d agoTutorial本文介紹如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 庫在 Python 中進行情緒分析。內容涵蓋使用 `pipeline` 進行快速推理、從 Hugging Face Hub 選擇特定領域的預訓練模型（如 RoBERTa 或 FinBERT），以及如何使用自定義數據集微調模型，是 NLP 初學者的必讀指南。
Active Learning with AutoNLP and Prodigy
Hugging Face Blog1623d agoTutorialHugging Face 與 Explosion 合作，展示如何將 Prodigy 資料標記工具與 AutoNLP（現為 AutoTrain）整合。透過主動學習（Active Learning）機制，系統能自動篩選出模型最不確定的樣本供人工標記，大幅減少標記成本。此工作流讓開發者無需編寫複雜代碼，即可快速迭代並優化 NLP 模型。
Accelerating PyTorch distributed fine-tuning with Intel technologies
Hugging Face Blog1657d agoTutorialHugging Face 與 Intel 合作，展示如何利用 Intel Extension for PyTorch (IPEX) 和 oneCCL 提升 CPU 上的模型微調效率。透過自動混合精度（BFloat16）與優化的分散式通訊，開發者可以在 Intel Xeon 處理器上實現高效的多節點分散式訓練。這為缺乏 GPU 資源或希望活化現有 CPU 叢集的企業提供了極具成本效益的替代方案。
Fine-Tune XLSR-Wav2Vec2 for low-resource ASR with 🤗 Transformers
Hugging Face Blog1661d agoTutorial本教學詳細介紹如何利用 Hugging Face Transformers 庫，針對缺乏訓練數據的低資源語言微調 Meta 的 XLSR-Wav2Vec2 語音模型。內容涵蓋從 Common Voice 數據集下載、音訊預處理、建立專屬 Tokenizer，到使用 CTC 損失函數進行模型訓練的完整工作流。對於想在特定方言或少數語言上實現高精度語音辨識（ASR）的開發者與研究人員，這是極具價值的實戰指南。
Fine tuning CLIP with Remote Sensing (Satellite) images and captions
Hugging Face Blog1694d agoTutorial本文探討如何針對遙測（衛星）影像微調 OpenAI 的 CLIP 多模態模型。由於通用 CLIP 在處理俯視、高空等特殊視角的衛星影像時表現不佳，研究團隊利用 RSICD 數據集與 JAX/Flax 框架進行微調。微調後的模型能顯著提升衛星影像的文本檢索與分類準確度，為地理資訊與遙測領域提供強大的開源工具。
Distributed Training: Train BART/T5 for Summarization using 🤗 Transformers and Amazon SageMaker
Hugging Face Blog1882d agoTutorial這是一篇 Hugging Face 官方教學，指導開發者如何使用 Amazon SageMaker 的分散式訓練功能來微調大型 Seq2Seq 模型（如 BART 和 T5）。文章詳細說明了如何將 Hugging Face 的 Seq2SeqTrainer 與 SageMaker Data Parallelism 庫結合，以解決單一 GPU 記憶體不足或訓練過慢的問題。讀者將學會如何準備訓練腳本、配置 SageMaker Estimator，並在 AWS 的多 GPU 實例上啟動高效的分散式訓練任務。
Fine-Tune Wav2Vec2 for English ASR in Hugging Face with 🤗 Transformers★ 70
Hugging Face Blog1909d agoTutorial本指南詳細介紹如何利用 🤗 Transformers 與 Datasets 庫微調 Meta 的 Wav2Vec2 模型以進行英文語音辨識（ASR）。教學涵蓋了語音數據預處理（重採樣至 16kHz）、使用 CTC 損失函數、配置 Wav2Vec2Processor，以及使用 Trainer API 進行模型訓練與字錯率（WER）評估，是語音 AI 領域的經典必讀教學。
Leveraging Pre-trained Language Model Checkpoints for Encoder-Decoder Models
Hugging Face Blog2032d agoTutorialHugging Face 發表技術部落格，介紹如何使用 `EncoderDecoderModel` 將現有的預訓練編碼器（如 BERT）與解碼器（如 GPT-2）結合。 這種「熱啟動（Warm-starting）」方法免去了從頭訓練 Seq2Seq 模型的巨大成本，特別適合摘要生成和機器翻譯等任務。 文章詳細說明了架構原理、交叉注意力機制的初始化，並提供了實用的 Transformers 程式碼範例。
Hyperparameter Search with Transformers and Ray Tune
Hugging Face Blog2039d agoTutorial本文介紹 Hugging Face Transformers 與 Ray Tune 的整合。透過 Trainer API 內建的 hyperparameter_search 功能，開發者只需幾行程式碼即可啟用分散式超參數搜尋。文章詳細說明了如何設定搜尋空間、使用 ASHA 等高效排程演算法，並在多 GPU 環境下加速模型微調與優化過程。