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    title: 🤗 Transformers 简介
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    title: 快速上手
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    title: 安装
  title: 开始使用
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  - local: pipeline_tutorial
    title: 使用pipelines进行推理
  - local: autoclass_tutorial
    title: 使用AutoClass编写可移植的代码
  - local: preprocessing
    title: 预处理数据
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    title: 微调预训练模型
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    title: 通过脚本训练模型
  - local: accelerate
    title: 使用🤗Accelerate进行分布式训练
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    title: 使用🤗 PEFT加载和训练adapters
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    title: 分享您的模型
  - local: llm_tutorial
    title: 使用LLMs进行生成
  - local: generation_strategies
    title: 生成策略
  title: 教程
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    - local: tasks/asr
      title: 自动语音识别
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    title: 使用 🤗 Tokenizers 中的分词器
  - local: multilingual
    title: 使用多语言模型进行推理
  - local: create_a_model
    title: 使用特定于模型的 API
  - local: custom_models
    title: 共享自定义模型
  - local: chat_templating
    title: 聊天模型的模板
  - local: serialization
    title: 导出为 ONNX
  - local: gguf
    title: 与 GGUF 格式的互操作性
  - local: tiktoken
    title: 与 Tiktoken 文件的互操作性
  - local: community
    title: 社区资源
  title: 开发者指南
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  - local: performance
    title: 综述
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    - local: fsdp
      title: 完全分片数据并行
    - local: perf_train_special
      title: 在 Apple silicon 芯片上进行 PyTorch 训练
    - local: perf_infer_gpu_multi
      title: 多GPU推理
    - local: perf_train_cpu
      title: 在CPU上进行高效训练
    - local: perf_hardware
      title: 用于训练的定制硬件
    - local: hpo_train
      title: 使用Trainer API 进行超参数搜索
    title: 高效训练技术
  - local: big_models
    title: 实例化大模型
  - local: debugging
    title: 问题定位及解决
  - local: perf_torch_compile
    title: 使用 `torch.compile()` 优化推理
  title: 性能和可扩展性
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  - local: contributing
    title: 如何为 🤗 Transformers 做贡献？
  - local: add_new_pipeline
    title: 如何将流水线添加到 🤗 Transformers？
  title: 贡献
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  - local: philosophy
    title: Transformers的设计理念
  - local: task_summary
    title: 🤗Transformers能做什么
  - local: tokenizer_summary
    title: 分词器的摘要
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    title: 注意力机制
  - local: bertology
    title: 基于BERT进行的相关研究
  title: 概念指南
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      title: Callbacks
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      title: Configuration
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      title: Data Collator
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      title: Logging
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      title: 模型
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      title: 文本生成
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      title: Optimization
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      title: 模型输出
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      title: Pipelines
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      title: Processors
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      title: Quantization
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      title: Tokenizer
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      title: Trainer
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      title: DeepSpeed集成
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      title: Feature Extractor
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      title: Image Processor
    title: 主要类
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      title: 自定义层和工具
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      title: pipelines工具
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      title: Tokenizers工具
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      title: 训练器工具
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      title: 生成工具
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      title: 图像处理工具
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      title: 音频处理工具
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      title: 通用工具
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      title: 时序数据工具
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        title: BERT
    title: 内部辅助工具
  title: 应用程序接口 (API)