huggingface/transformers
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
О проекте
Фреймворк для определения и запуска предобученных ML-моделей (текст, зрение, аудио, мультимодальные) для инференса и обучения, совместимый с большинством тренировочных и инференс-движков.
Чем пригодится
- Запустить text-generation через pipeline с моделью Qwen2.5
- Распознать речь из аудиофайла моделью Whisper через pipeline
- Классифицировать изображение моделью DINOv2 через pipeline
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня 261 звезда. Обычный темп — 45 в день, сейчас в 5,8 раза больше.
- За последние двое суток темп в 3,8 раза выше, чем в предыдущие полторы недели.
- GitHub Trending за день: #19, +102 звезды.
- GitHub Trending Python за день: #7, +102 звезды.
- Около 48 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 165 491
- Звёзд за сутки
- 264
- Форков
- 34 557
- Issues и pull requests
- 48 011
- Наблюдателей
- 1 238
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последний релиз
- v5.17.0 · 9 сентября 2026
- Создан
- 29 октября 2018
- Последний коммит
- 13 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 13 сентября 2026GitHub Trending за день: #19, +102 звезды; GitHub Trending Python за день: #7, +102 звезды
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/huggingface/transformers)Похожие проекты
-
6,1
JustVugg/colibri
Инференс-движок на чистом C без зависимостей для запуска больших MoE-моделей (744B–2.8T параметров) на потребительском железе за счёт многоуровневой памяти: VRAM, RAM и диск как единая иерархия для стриминга экспертов.
-
5,7
asgeirtj/system_prompts_leaks
Коллекция извлечённых системных промптов от Anthropic, OpenAI, Google, xAI и других — скрытых инструкций, которые получают чат-боты до первого сообщения пользователя.
-
5,1
kennethwolters/litelm
Облегчённая альтернатива litellm: маршрутизация вызовов LLM между 19 провайдерами и трансляция форматов сообщений в ~2900 строк с двумя зависимостями, без прокси, кэша и трекинга затрат.
-
5,0
MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-EXL3-2x-DGX-Sparks
Локальный чекпоинт DeepSeek-V4.1-Flash в квантовании EXL3 2.9 bpw (196 GiB, 39 шардов) для запуска через vLLM с OpenAI-совместимым API на двух NVIDIA GB10 (DGX Spark) с tensor-parallel 2. Включает спекулятивное…
-
4,8
unclecode/crawl4ai
Открытый веб-краулер и скрапер, преобразующий страницы в чистый Markdown, готовый для LLM, RAG и агентов. Работает через Python API, CLI и Docker без API-ключей.
-
4,5
Edge0-AI/Edge0
Открытый фреймворк для стримингового инференса MoE-моделей: эксперты выгружаются с SSD по требованию, а обученный prerouter предсказывает маршрутизацию заранее. Работает на Apple Silicon через MLX, поставляется с двумя…