Transformers.js 是 Hugging Face 推出的一个 JavaScript 库，旨在在功能上与 Python 版本的 transformers 库等效。这意味着你可以在浏览器中使用非常相似的 API 运行相同的预训练模型，而无需依赖服务器或后端支持。Transformers.js 支持多种模态的任务，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、音频处理以及多模态任务。
- GitHub：https://github.com/huggingface/transformers.js
- 官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers.js/index
主要特点
- 浏览器内运行：无需服务器或后端支持，所有推理都在客户端完成。
- 轻量级：通过 ONNX Runtime 实现高效的模型推理，确保性能和资源占用的平衡。
- 广泛的模型支持：支持 Hugging Face 模型库中的大量预训练模型，涵盖多种任务。
- 易于转换：使用 🤗 Optimum 可以轻松将 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型转换为 ONNX 格式，以便在浏览器中运行。
支持的任务
📝 自然语言处理 (NLP)
- 文本分类：对文本进行分类，例如情感分析、垃圾邮件检测等。
- 命名实体识别 (NER)：识别文本中的实体，如人名、地名、组织等。
- 问答：从给定的上下文中提取答案。
- 语言建模：生成下一个词或句子的概率分布。
- 摘要：将长篇文章压缩为简短的摘要。
- 翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。
- 多项选择：从多个选项中选择最合适的答案。
- 文本生成：根据提示生成连贯的文本，如故事、对话等。
🖼️ 计算机视觉 (CV)
- 图像分类：识别图像中的对象或场景。
- 目标检测：检测并定位图像中的多个对象。
- 分割：将图像分割为不同的区域，例如语义分割或实例分割。
- 深度估计：估计图像中每个像素的深度信息。
🗣️ 音频处理
- 自动语音识别 (ASR)：将音频转换为文本。
- 音频分类：识别音频中的类别，例如音乐类型、环境声音等。
- 文本转语音 (TTS)：将文本合成为自然的语音。
🐙 多模态任务
- 嵌入：生成图像、文本或音频的向量表示，用于相似性搜索或聚类。
- 零样本音频分类：在没有特定训练数据的情况下对音频进行分类。
- 零样本图像分类：在没有特定训练数据的情况下对图像进行分类。
- 零样本目标检测：在没有特定训练数据的情况下检测图像中的对象。
优势
- 即时可用：无需设置复杂的后端环境，直接在浏览器中运行模型。
- 跨平台：适用于任何现代浏览器，包括移动设备。
- 隐私保护：所有推理都在客户端完成，数据不会上传到服务器，确保用户隐私。
- 交互性强：适合构建实时的 Web 应用，如聊天机器人、图像标注工具等。
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