Hugging Face 是一个用于自然语言处理(NLP)的开源平台,它提供了大量的预训练模型和工具。以下是一个详细的汉化教程,指导您如何在Hugging Face上注册并使用其服务。
### 第一步:访问Hugging Face官网
1. 打开浏览器,访问 [Hugging Face官网](https://huggingface.co/)。
### 第二步:注册账号
1. 点击页面右上角的“Sign up”按钮。
2. 选择一个注册方式:邮箱注册或社交媒体账号登录(如Google、Facebook等)。
3. 如果选择邮箱注册,输入您的邮箱地址,并按照提示完成邮箱验证。
4. 如果选择社交媒体账号登录,按照提示完成相应的授权步骤。
### 第三步:完善个人资料
1. 登录后,点击个人头像,进入个人设置页面。
2. 在“Profile”部分,填写您的姓名、国家、城市等信息。
3. 在“Description”部分,可以添加一些关于您的介绍。
4. 完成资料填写后,点击“Save”按钮。
### 第四步:设置语言偏好
1. 在个人设置页面,找到“Language”选项。
2. 选择“Chinese”作为您的语言偏好。
3. 点击“Save”按钮。
### 第五步:使用Hugging Face服务
1. 回到Hugging Face官网首页,您可以看到一个搜索框。
2. 在搜索框中输入您想要使用的模型
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Hugging Face汉化教程:超详细国内注册教程&使用指南!学AI者必看!
今天这篇文章带大家详细分享下如何汉化Hugging Face!最近在浏览Hugging Face时发现里面很多模型都有些专业词汇,阅读起来没有直接看中文那样清爽!

有看过我之前教大家如何部署AI大模型文章(
https://mpbeta.csdn.net/mp_blog/creation/editor/147466771)的朋友们应该也发现了,Hugging Face里面囊括了全部开源AI大模型源码并且里面有详细的社区问题解答,在当前AI时代的大环境下,如果你还不知道Hugging Face就和程序员没看过Github一样,会错过很多优秀的AI应用!
无论你是AI开发者、研究员,还是像我一样的爱好者,这个平台都绝对值得你了解,甚至可以说是必知必会产品!
本篇文章,将带你详细了解下:什么是Hugging Face?如何使用Hugging Face?如何汉化Hugging Face? 让你在AI的学习上少走弯路!
一、什么是Hugging Face?
简单来说,Hugging Face就像是AI界的GitHub!
它是一个开源AI的社区和平台,集模型库、数据集、协作工具和社区于一体。
1、如何注册使用Hugging Face
Hugging Face和Github一样,无法直接访问,需要提前准备下魔法和邮箱,再直接进行注册即可。
官网地址:https://huggingface.co/

ps:没有魔法的可以到圈友互联AI(
https://ai.quanyouhulian.com/#/appcenter/index),应用中心去领取!

2、海量AI模型库
目前Hugging Face平台托管着超过160万个开源AI模型!从对话、文生图到语音识别、3D建模等,一应俱全。

像Google、Meta、DeepSeek、阿里等这样的AI头部企业,只要发布最新模型,基本都会第一时间在Hugging Face上架。

而且,详情里面都会详细介绍模型的具体功能,对比效果测评以及本地部署步骤!

另外详情里面也提供了丰富的数据集,涵盖了各种任务和语言,如果想对模型进行训练和微调可以直接拿来使用,省去了大量学习成本时间。
3、产品定价
作为一个开源社区,它极大地降低了接触和使用先进AI技术的门槛。很多基础功能免费,即使是需要GPU等资源的Pro会员,价格也很实惠($9 / 月)

这里订阅需要使用VISA卡支付,没有VISA卡的朋友们可以使用以下两种方式去注册个,第一种使用野卡:https://yeka.ai/i/AINB,直接使用国内手机号注册就可以申请一张卡

第二种使用Dupay(充值稍微会麻烦些,需要从交易所转U):
https://dupay.one/web-app/register-h5?invitCode=523754&lang=zh-cn

这里就不做详细讲解如何注册步骤了,自己根据链接进到里面按提示下一步即可简单完成!
4、标准化的工具链
Hugging Face通过提供如Transformers、Diffusers等流行的Python库,简化了模型的下载、加载、训练和部署流程,大大提升了开发者的开发部署效率。
二、Hugging Face如何使用
Hugging Face主要有以下3大核心板块:Models模型中心、Datasets数据集中心、Spaces应用空间
1、Models模型中心
这个是Hugging Face核心模块,提供了按任务类型(如多模态、计算机视觉、自然语言处理、音频处理、表格处理、强化学习等)进行分类筛选

点进对应的模型,不仅能看到介绍,大部分模型还能直接在线测试,查看源代码、及详细的部署使用步骤。
2、Datasets数据集中心
这里汇集了各种用于训练AI的数据集,按任务、语言等筛选,轻松找到你需要的数据集。 无论是微调模型还是深入研究,这里都是你的不二之选,AI研究者的天堂!

3、Spaces应用空间
普通用户也能玩转AI的地方! 这里汇集了大量基于Hugging Face模型的交互式AI应用Demo。无需配置环境,点几下就能玩转各种新奇AI应用。️ 寻找灵感、学习与创造,这里都能满足你。很多Space还提供源代码,是学习和二次开发的好起点。

三、如何汉化Hugging Face?
这里浏览器推荐使用谷歌浏览器,里面支持海量扩展插件
1、安装篡改猴脚本插件
地址:
https://www.tampermonkey.net/index.php?locale=zh,脚本神器,可以快速搜索各种脚本突破网页的限制

2、安装Hugging Face汉化脚本
脚本地址:
https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/454783-%E6%B1%89%E5%8C%96huggingface-%E8%8F%9C%E5%8D%95%E6%B1%89%E5%8C%96/code,点击安装此脚本,也可以自己到脚本仓库中心:
https://greasyfork.org/zh-CN/scripts 直接搜索

进入到以下页面,点击安装

3、打开篡改猴插件及脚本
打开上面下载的插件,再打开脚本,直接刷新下页面即会自动汉化了

4、安装沉浸式翻译插件(可选)
上面的汉化插件只会汉化Hugging Face的菜单,如果要再对内容做翻译,则可以使用沉浸式翻译插件,官网地址:
https://immersivetranslate.com/zh-Hans/download/

这里使用插件的AI翻译需要开通会员,可以DeepL的逆向工程,地址:
https://deeplx.owo.network/install/,里面详细介绍了如何快速搭建API接口,将沉浸式翻译转到自己搭建接口即可免费使用
