
## 功能及特点

- 提供了各种机器学习模型，包括 Transformers、Diffusers 等。 
- 提供了各种数据集，包括计算机视觉、音频和自然语言处理等任务。 
- 提供了 Gradio，可以用 Python 快速构建机器学习演示和 Web 应用程序。 
- 提供了 Hub Python Library，可以管理 Python 运行时的存储库。 
- 提供了 Huggingface.js，可以与 Hugging Face 交互。 
- 提供了 Inference API，可以使用公共推理 API。 
- 提供了 Inference Endpoints，可以在专用的完全托管的基础架构上部署模型。 
- 提供了 PEFT，可以加速大型模型的微调。 
- 提供了 Optimum，可以使用硬件优化工具轻松训练和推理模型。 
- 提供了 Tokenizers，可以快速进行标记化。 
- 提供了 Evaluate，可以评估和报告模型性能。 
- 提供了 Tasks，可以演示、案例、模型和数据集等。 
- 提供了 Datasets-server API，可以访问 Hugging Face Hub 数据集的内容、元数据和基本统计信息。 
- 提供了 Simulate，可以创建和共享智能代理的模拟环境和合成数据生成。 
- 提供了 Amazon SageMaker，可以在 Amazon SageMaker 上训练和部署 Transformer 模型。 
- 提供了 timm，可以使用最先进的计算机视觉模型、层、优化器、训练 / 评估和实用程序。 
- 提供了 Safetensors，可以安全地存储和分发神经网络权重。
- 提供了 AutoTrain，可以使用 API 和 UI 进行自动训练。

Hugging Face 是一个机器学习平台，提供了各种模型、数据集、工具和 API，支持图像、音频和自然语言处理等任务。