HuggingFace Transformers 是个宝库！📚
截至目前，它支持的模型非常多，涵盖了 NLP（自然语言处理） 、CV（计算机视觉） 、音频（语音识别、合成） 、多模态（文本+图片） 等领域。
而且 HuggingFace 不只是"模型集市"，它还是深度学习模型的"超市"，只要你想用的，几乎都能找到！
✅ HuggingFace Transformers 支持的模型类型（按任务分类）
1. 📖 文本（NLP）模型
➡️ 通用语言模型
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| BERT | 最经典的预训练模型，擅长分类、NER、问答等 |
| RoBERTa | BERT 改进版，更强更快 |
| ALBERT | 参数更少，速度更快，轻量级 |
| ELECTRA | 高效小模型，训练快，效果好 |
| DeBERTa | 微软发布，结构优化，效果更强 |
| ERNIE | 百度研发，知识增强预训练，适合中文 |
➡️ 生成式模型（文本生成）
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| GPT-2/3 | 文本生成，应用于对话、创作 |
| ChatGPT | （OpenAI 接口，非 HuggingFace 自带） |
| GPT-Neo/GPT-J | EleutherAI 开源替代 GPT-3，性能不错 |
| GPT-4（API 接口） | 暂无开源版本，调用需 API |
| OPT / LLaMA | Meta 的大模型开源项目 |
| Qwen | 阿里达摩院开源的千亿级模型，支持中文/多语言 |
| Baichuan | 百川智能发布的多语言模型，适合RAG |
| ChatGLM | 智谱AI推出，中文友好，RAG 本地化首选 |
| MPT | MosaicML 的模型，擅长文本生成 |
| T5 / mT5 | Google 的文本到文本（Text-to-Text）模型 |
| UL2 | Google 新一代生成模型，训练目标统一 |
➡️ 文本嵌入（Embedding）
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| SBERT | Sentence-BERT，句子嵌入，适合相似度、检索 |
| SimCSE | 轻量高效的无监督句子嵌入 |
| Text2Vec | 中文优化嵌入模型 |
| BAAI/BGE | 通用向量模型，检索、问答首选 |
| M3E | 中英文双语嵌入 |
| GTE | Google 的多语言文本嵌入模型 |
➡️ 问答模型（Question Answering）
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| DistilBERT-QA | 轻量级问答模型 |
| RoBERTa-QA | 强化的问答系统 |
| ChatGLM | 自带知识库问答能力 |
| Qwen-Chat | 通用问答，文档分析 |
➡️ 文本分类、情感分析
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| BERT / RoBERTa | 标准文本分类模型 |
| ELECTRA | 轻量快速分类模型 |
| ERNIE | 中文领域分类 |
2. 👀 视觉模型（CV）
➡️ 图像分类
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| ViT | Vision Transformer，图像分类强模型 |
| Swin Transformer | 分层视觉模型，图像分析优秀 |
| ResNet | CNN 网络经典，仍广泛使用 |
➡️ 图像生成
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| Stable Diffusion | 文生图模型，图片生成主流 |
| DALL-E | OpenAI 出品的文生图模型（接口/API） |
| Latent Diffusion | 多模态生成模型 |
➡️ 多模态
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| CLIP | 图文检索、跨模态模型 |
| BLIP | 图文生成、问答等多模态任务 |
| Flamingo | DeepMind 跨模态大模型 |
| OFA | One For All，适配OCR、VQA、图文任务 |
3. 🎧 音频模型（ASR、TTS）
➡️ 自动语音识别（ASR）
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| Whisper | OpenAI 出品的语音识别模型，支持多语言 |
| Wav2Vec2.0 | Facebook 的语音识别模型 |
➡️ 文本转语音（TTS）
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| ESPnet-TTS | 日本开发的语音合成工具 |
| FastSpeech | 轻量高效的文本转语音 |
4. 🧠 多模态大型模型（LLM+）
| 模型名称 | 简介 |
|---|---|
| LLaMA / LLaMA2 | Meta 大模型，适合二次开发 |
| Baichuan 2 | 中文和多语言模型，商业授权清晰 |
| Qwen 1.5 | 阿里大模型，支持推理、创作等多任务 |
| Yi 1.5 | 智谱AI 模型，适合文生文和推理 |
| InternLM 2 | 商汤AI大模型，商用友好 |
5. 🔧 工具类模型
| 模型类型 | 模型/工具 |
|---|---|
| 文本摘要 | Bart , Pegasus , LongT5 |
| 文本纠错 | MacBERT , Text2Text-chinese |
| OCR | LayoutLM , Donut |
| 代码生成 | CodeGen , StarCoder , CodeLlama |
✅ 如何查找 HuggingFace 模型？
➡️ 官方网站
👉 https://huggingface.co/models
➡️ 搜索技巧
- 分类搜索（任务）：
task: text-classification - 按语言筛选（中文）：
language: Chinese - 最多人用（热度排序）：
downloads/likes - 特定模型搜索：
qwen、chatglm、bge等关键词
✅ 任务 vs 推荐模型速查表
| 任务 | 推荐模型 |
|---|---|
| 文本分类 | BERT / RoBERTa / DeBERTa |
| 文本生成 | GPT-2 / GPT-J / ChatGLM |
| 文本摘要 | BART / PEGASUS / LongT5 |
| 文本嵌入 | SBERT / BGE / M3E / Text2Vec |
| 问答系统 | ChatGLM / Qwen / LLaMA2-Chat |
| 图像分类 | ViT / Swin Transformer |
| 图文检索 | CLIP / BLIP |
| 语音识别 | Whisper / Wav2Vec2.0 |
| 图像生成 | Stable Diffusion / DALL-E |
✅ 常见开源大模型合集（近期流行）
| 模型 | 领域 | 特点 |
|---|---|---|
| ChatGLM3 | 中文大模型 | 多任务、RAG 友好 |
| Qwen1.5 | 中文/多语 | 代码、推理、问答全能 |
| Baichuan2 | 多语种 | 商业可用，性能稳定 |
| InternLM2 | 通用模型 | 长文本处理强 |
| Yi 1.5 | 智谱AI | LLaMA2 优化分支 |
✅ 你怎么用 HuggingFace Transformers？
➡️ 安装 Transformers 库
bash
pip install transformers➡️ 模型加载 & 推理（通用套路）
python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
model_name = "BAAI/bge-large-zh" # 也可以换成别的
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
text = "你好，世界"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)🚀 结论
HuggingFace Transformers 就像 AI 工具箱
✅ NLP ✅ CV ✅ 音频 ✅ 多模态 ✅ 工具模型
几乎都有！还能轻松组合，自由调用。