#资源与延伸阅读

Transformers 与 Hub API 更新快，以官方文档为准。本页汇总主文档、本站相关课，以及编码 Agent 的旁路。

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#官方

Skills 让 Cursor、Claude Code 等按 SKILL.md 操作 Hub / 训练，不是本教程主路径。

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#文档里最常翻的章节

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#本站相关课程

关系可以记成：PyTorch 打地基 → Transformers 加载与微调 Hub 模型 → Ollama 部署日常对话。

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#本教程索引

1. Hugging Face 教程
2. 简介
3. 安装与环境
4. 快速上手
5. Pipeline 推理
6. Tokenizer 与模型
7. 文本生成
8. Datasets 数据集
9. 微调训练
10. Hub 模型库
11. 实战案例

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#推荐练习

1. 用 Pipeline 对 10 条自写影评分类，记录分数分布
2. 对比 DistilGPT2 贪婪 vs temperature=0.9 的两段续写
3. 在 rotten_tomatoes 的 500 条子集上跑通 Trainer.train()
4. （有 GPU）给 Qwen 0.5B 挂上 LoRA 并 print_trainable_parameters()
5. 把本地目录 push_to_hub 成私有或公开仓，补一行模型卡

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#贡献

本教程位于 垦荒学园 / Kenhuang Academy。API 变更请提 Issue 或 PR，同步更新 docs/zh/huggingface/ 与 docs/en/huggingface/。

加载参数以官方文档为准：优先 device_map="auto" 与 dtype="auto"。