Timm ❤️ Transformers: Use any timm model with transformers★ 80
Hugging Face Blog502d agoReleaseHugging Face 宣布將著名的 PyTorch 圖像模型庫 `timm` 與 `transformers` 進行深度整合。現在開發者可以直接使用 `AutoModel` 和 `AutoImageProcessor` 等標準 API，輕鬆載入並使用 `timm` 中的數千個電腦視覺模型。這項更新不僅簡化了工作流程，還讓 `timm` 模型能完美融入 Hugging Face 的生態系，包括 Trainer、Pipelines 以及各類部署工具。
Image Classification with AutoTrain
Hugging Face Blog1343d agoTutorialHugging Face 介紹了其無程式碼平台 AutoTrain 在圖像分類任務上的應用。使用者只需上傳整理好的圖片資料集，系統便會自動進行模型選擇、超參數調優與訓練。訓練完成後，模型會直接託管於 Hugging Face Hub，並自動生成 Inference API，極大地降低了電腦視覺應用的開發門檻。
Deploying 🤗 ViT on Vertex AI
Hugging Face Blog1383d agoTutorial本文詳細說明如何將 Hugging Face 的 ViT (Vision Transformer) 模型部署至 Google Cloud Vertex AI。步驟包含編寫自定義預測腳本、打包 Docker 容器、將模型註冊至 Model Registry，並最終部署到端點進行即時線上推論，是電腦視覺模型落地的實用指南。
Deploying 🤗 ViT on Kubernetes with TF Serving
Hugging Face Blog1391d agoTutorial本文詳細說明了將 Hugging Face 的 Vision Transformer (ViT) 模型部署到生產環境的完整流程。內容涵蓋將模型轉換為 TensorFlow SavedModel 格式、配置 TF Serving 服務，以及撰寫 Kubernetes 部署與服務 YAML 檔。最後展示了如何透過 API 進行高效能的圖像分類推理，是 MLOps 工程師將視覺模型落地生產環境的實用指南。
Fine-Tune ViT for Image Classification with 🤗 Transformers★ 70
Hugging Face Blog1572d 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。