transformers.js

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transformers.js 是一个JavaScript库，旨在为网页提供先进的机器学习能力。它允许用户在浏览器中直接运行预训练的Transformers模型，无需服务器支持。该库使用ONNX Runtime作为后端，支持将PyTorch、TensorFlow或JAX模型转换为ONNX格式。transformers.js 与 Hugging Face 的 transformers Python 库功能等价，提供相似的API，使得开发者能够轻松地将现有代码迁移到网页端。

transformers.js是什么

transformers.js是一个强大的JavaScript库，它让开发者能够在网页浏览器中直接运行先进的机器学习模型，而无需依赖服务器。这意味着你可以构建具备AI能力的网页应用，例如实时翻译、图像识别等等，所有处理都在用户的浏览器中完成，提升了速度和隐私保护。它基于ONNX Runtime，支持多种模型格式，并与Hugging Face的transformers Python库具有高度一致的API，方便开发者迁移现有项目。

transformers.js的主要功能

transformers.js支持多种机器学习任务，涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理等领域。具体来说，它可以用于：

• 自然语言处理：文本分类、命名实体识别、问答、语言模型、文本摘要、机器翻译等。
• 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割等。
• 音频处理：自动语音识别、音频分类等。
• 多模态任务：例如零样本图像分类。

它提供简洁的pipeline API，简化了模型的预处理和后处理过程，让开发者能够更轻松地集成这些功能到他们的网页应用中。

如何使用transformers.js

使用transformers.js非常方便。首先，你需要通过npm安装它：npm install @xenova/transformers。然后，在你的JavaScript项目中引入该库，例如使用ES模块：import { pipeline } from '@xenova/transformers';。之后，选择你需要的预训练模型，并使用pipeline API进行推理。 整个过程可以概括为以下步骤：

1. 安装库
2. 导入库
3. 选择模型
4. 使用pipeline进行推理，传入数据
5. 处理模型输出结果
6. 将结果展示在网页上

transformers.js的文档提供了更详细的使用指南和示例。

transformers.js产品价格

transformers.js是一个开源库，完全免费使用。

transformers.js常见问题

浏览器兼容性如何？

transformers.js支持主流的现代浏览器，但对于非常旧的浏览器可能存在兼容性问题。建议查看官方文档了解最新的浏览器兼容性信息。

模型大小和运行速度如何？

模型大小和运行速度取决于你选择的模型。较小的模型运行速度更快，但精度可能略低。较大的模型精度更高，但运行速度较慢，可能需要更强大的浏览器和设备。

如何处理隐私敏感数据？

由于所有计算都在用户的浏览器端完成，因此transformers.js可以有效保护用户的隐私数据，无需将数据传输到服务器。

transformers.js官网入口网址

https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3

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