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transformers.js 是一個JavaScript庫，旨在為網頁提供先進的機器學習能力。它允許用戶在瀏覽器中直接運行預訓練的Transformers模型，無需服務器支持。該庫使用ONNX Runtime作為后端，支持將PyTorch、TensorFlow或JAX模型轉換為ONNX格式。transformers.js 與 Hugging Face 的 transformers Python 庫功能等價，提供相似的API，使得開發者能夠輕松地將現有代碼遷移到網頁端。

transformers.js是什么

transformers.js是一個強大的JavaScript庫，它讓開發者能夠在網頁瀏覽器中直接運行先進的機器學習模型，而無需依賴服務器。這意味著你可以構建具備AI能力的網頁應用，例如實時翻譯、圖像識別等等，所有處理都在用戶的瀏覽器中完成，提升了速度和隱私保護。它基于ONNX Runtime，支持多種模型格式，并與Hugging Face的transformers Python庫具有高度一致的API，方便開發者遷移現有項目。

transformers.js的主要功能

transformers.js支持多種機器學習任務，涵蓋自然語言處理、計算機視覺和音頻處理等領域。具體來說，它可以用于：

• 自然語言處理：文本分類、命名實體識別、問答、語言模型、文本摘要、機器翻譯等。
• 計算機視覺：圖像分類、目標檢測、圖像分割等。
• 音頻處理：自動語音識別、音頻分類等。
• 多模態任務：例如零樣本圖像分類。

它提供簡潔的pipeline API，簡化了模型的預處理和后處理過程，讓開發者能夠更輕松地集成這些功能到他們的網頁應用中。

如何使用transformers.js

使用transformers.js非常方便。首先，你需要通過npm安裝它：npm install @xenova/transformers。然后，在你的JavaScript項目中引入該庫，例如使用ES模塊：import { pipeline } from '@xenova/transformers';。之后，選擇你需要的預訓練模型，并使用pipeline API進行推理。 整個過程可以概括為以下步驟：

1. 安裝庫
2. 導入庫
3. 選擇模型
4. 使用pipeline進行推理，傳入數據
5. 處理模型輸出結果
6. 將結果展示在網頁上

transformers.js的文檔提供了更詳細的使用指南和示例。

transformers.js產品價格

transformers.js是一個開源庫，完全免費使用。

transformers.js常見問題

瀏覽器兼容性如何？

transformers.js支持主流的現代瀏覽器，但對于非常舊的瀏覽器可能存在兼容性問題。建議查看官方文檔了解最新的瀏覽器兼容性信息。

模型大小和運行速度如何？

模型大小和運行速度取決于你選擇的模型。較小的模型運行速度更快，但精度可能略低。較大的模型精度更高，但運行速度較慢，可能需要更強大的瀏覽器和設備。

如何處理隱私敏感數據？

由于所有計算都在用戶的瀏覽器端完成，因此transformers.js可以有效保護用戶的隱私數據，無需將數據傳輸到服務器。

transformers.js官網入口網址

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

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