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HuggingFace Cookbook
HuggingFace 官方开源 AI Cookbook：社区驱动的实战 notebook 合集
HuggingFace· 2,711 stars
HuggingFace 官方开源 AI Cookbook：社区驱动的实战 notebook 合集，覆盖 Transformers、Diffusers、Datasets 等核心库的端到端项目示例。76 篇英文 + 51 篇中文，多语言支持，Apache-2.0 开源。适合想系统学习 HuggingFace 生态库最佳实践、复现官方示例的开发者。
语言说明：多语言 notebook 合集（英/中/法/韩/土），中文轨 51 篇，英文轨 76 篇。
为什么收录 · 补全书架「HuggingFace 官方 cookbook」空白：与 OpenAI / Claude / Gemini 形成四厂商对照，覆盖 Transformers/Diffusers 全生态，是站内 practice 层架的核心参考手册。
TransformersDiffusersDatasetsTokenizers模型微调图像生成多模态HuggingFace 生态
这本书强在哪
- HuggingFace 官方维护，权威性高，示例贴近产品能力
- 覆盖 Transformers / Diffusers / Datasets / Tokenizers 全生态
- 多语言支持（英/中/法/韩/土），中文轨 51 篇可直接阅读
- 端到端项目示例可直接运行，强调实战而非理论
- 与 OpenAI Cookbook / Claude Cookbooks / Gemini Cookbook 形成四厂商对照
建议怎么学
- 01按主题浏览：先选自己最熟的库（Transformers 或 Diffusers）
- 02每个 notebook 先跑通原版，再改参数或数据观察变化
- 03中文读者优先看 notebooks/zh-CN，英文读者看 notebooks/en
- 04遇到具体问题时直接搜索 cookbook，比翻文档更快
- 05学完后接 smol-course 或 agents-course 深入特定方向
适合谁 / 前置
- 有 Transformers / Diffusers 基础使用经验
- 熟悉 Python 与 Jupyter Notebook 环境
- 了解 HuggingFace Hub 基本概念更佳
学完得到什么
- 掌握 Transformers / Diffusers / Datasets 等核心库的端到端项目示例
- 能复现并改造官方 cookbook 中的实战案例
- 建立从模型选型到部署的完整工程直觉
- 具备查阅官方最佳实践解决业务问题的能力
目录
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notebooks120 章
- 01Enterprise Hub Cookbookmarkdown
- 02企业级 Hub 操作指南markdown
- 03Advanced RAG on Hugging Face documentation using LangChainnotebook
- 04Data analyst agent: get your data's insights in the blink of an eye ✨notebook
- 05Agentic RAG: turbocharge your RAG with query reformulation and self-query! 🚀notebook
- 06Agent for text-to-SQL with automatic error correctionnotebook
- 07Build an agent with tool-calling superpowers 🦸 using smolagentsnotebook
- 08Analyzing Artistic Styles with Multimodal Embeddingsnotebook
另有 112 章 · 进入站内阅读查看完整目录
策展亮点章节
Transformers 模型微调与推理Diffusers 图像/视频生成Datasets 数据处理与加载Tokenizers 分词器定制模型部署与优化多模态应用实战
仓库数据
Stars2,711
Forks414
主要语言Jupyter Notebook
协议Apache-2.0
创建2023/11/25
更新2026/8/26
3485bbd3（main）· 许可证 Apache License 2.0 (Apache-2.0)。 上游更新后可通过同步脚本刷新。