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。
需求人群： "目标受众为希望在网页应用中集成机器学习功能的开发者，特别是那些需要在客户端进行模型推理以减少服务器负载或处理隐私敏感数据的场景。" 使用场景示例： 在网页上实现实时语言翻译功能。通过浏览器进行图像内容的自动标注和分类。开发一个支持语音到文本转换的网页应用程序。 产品特色： 支持多种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答、语言模型、摘要、翻译等。支持计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和分割。支持音频任务，如自动语音识别和音频分类。支持多模态任务，如零样本图像分类。使用ONNX Runtime在浏览器中运行模型，易于将预训练模型转换为ONNX格式。提供pipeline API，简化模型的输入预处理和输出后处理。 使用教程： 安装transformers.js库，可以通过npm运行’npm install @xenova/transformers’。引入库到项目中，例如使用ES模块’import { pipeline } from ‘@xenova/transformers’;’。选择或配置所需的模型，可以通过pipeline函数指定模型ID或路径。使用pipeline API进行模型推理，传入待处理的文本、图像或音频数据。处理模型输出，获取所需的结果，如文本分类的标签和置信度。根据应用场景，将结果展示给用户或进一步处理。 展开 浏览量：22 s1785318098921236 打开站点
