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Hugging Face作为AI领域的重要参与者，提供了许多强大的工具，极大地简化了自然语言处理（NLP）任务的开发流程。其中，Transformers、Datasets 和 Tokenizers 是Hugging Face的三大核心工具。本文将深入介绍这些工具的作用、功能以及它们如何相互配合，帮助读者更好…一、引言
Hugging Face作为AI领域的重要参与者，提供了许多强大的工具，极大地简化了自然语言处理（NLP）任务的开发流程。其中，Transformers、Datasets 和 Tokenizers 是Hugging Face的三大核心工具。本文将深入介绍这些工具的作用、功能以及它们如何相互配合，帮助读者更好地理解和使用Hugging Face的工具库。 二、Transformers
（一）作用
Transformers 是一个开源库，提供了大量预训练模型，支持自然语言处理（NLP）任务。它基于PyTorch和TensorFlow构建，使得开发者能够轻松加载、训练和微调各种模型，如BERT、GPT、LLaMA等。
（二）功能
预训练模型：提供超过300,000个预训练模型，涵盖多种NLP任务（如文本分类、情感分析、机器翻译等）。简洁的API：通过简洁的API，开
