# Использование PaddleNLP на Hugging Face

Опираясь на фреймворк [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle), [`PaddleNLP`](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP) представляет собой простую в использовании и мощную библиотеку для обработки естественного языка с обширным набором предобученных моделей, поддерживающую широкий спектр задач NLP — от научных исследований до промышленных приложений.

## Исследование PaddleNLP в Hub

Модели `PaddleNLP` можно найти, используя фильтр слева на [странице моделей](https://huggingface.co/models?library=paddlenlp&sort=downloads).

Все модели на Hub поставляются со следующими возможностями:

1. Автоматически сгенерированная карточка модели с кратким описанием и метаданными в виде тегов, которые помогают в поиске.
2. Интерактивный виджет, с помощью которого можно взаимодействовать с моделью непосредственно в браузере.

3. Виджет Inference Providers, позволяющий отправлять запросы на инференс.

4. Легко разверните вашу модель как приложение Gradio на Spaces.

## Установка

Для начала вы можете воспользоваться [PaddlePaddle Quick Start](https://www.paddlepaddle.org.cn/en/install), чтобы установить фреймворк PaddlePaddle на вашей операционной системе, с помощью выбранного вами менеджера пакетов и вычислительной платформы.

`paddlenlp` предлагает быструю установку в одну строку через pip:

```
pip install -U paddlenlp
```

## Использование существующих моделей

Аналогично моделям `transformer`, библиотека `paddlenlp` предоставляет простую однострочную команду для загрузки моделей из Hugging Face Hub, если установить `from_hf_hub=True`! В зависимости от того, как вы хотите их использовать, вы можете воспользоваться высокоуровневым API с помощью функции `Taskflow` или использовать `AutoModel` и `AutoTokenizer` для более точного контроля.

```py
# Taskflow provides a simple end-to-end capability and a more optimized experience for inference
from paddlenlp.transformers import Taskflow
taskflow = Taskflow("fill-mask", task_path="PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)

# If you want more control, you will need to define the tokenizer and model.
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)
```

Если вы хотите узнать, как загрузить конкретную модель, нажмите `Use in paddlenlp` — вам будет предоставлен рабочий фрагмент кода для её загрузки!

## Обмен моделями

Вы можете делиться своими моделями `PaddleNLP`, используя метод `save_to_hf_hub`, доступный во всех классах `Model` и `Tokenizer`.

```py
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)

tokenizer.save_to_hf_hub(repo_id="<my_org_name>/<my_repo_name>")
model.save_to_hf_hub(repo_id="<my_org_name>/<my_repo_name>")
```

## Дополнительные ресурсы

- Руководство по установке PaddlePaddle [guide](https://www.paddlepaddle.org.cn/en/install).
- PaddleNLP [Репозиторий на GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP).
- [PaddlePaddle в Hugging Face Hub](https://huggingface.co/PaddlePaddle)