huggingface/transformers

これは何？

主な機能

• 01テキスト、音声、画像、マルチモーダルの各タスクで推論を行うPipeline API。
• 02Hugging Face Hub上にある100万件を超える事前学習済みチェックポイントを利用可能。
• 03PyTorchベースの学習フレームワークや推論エンジンで利用できる、一貫性のあるモデル定義。
• 04transformers serveとtransformers chatを使い、コマンドラインからモデルと直接チャット。

ユースケース

• Pythonアプリケーションで事前学習済み言語モデルを使ってテキスト生成やチャットを行う。
• 既成のモデルを使って音声を書き起こしたり、画像を分類したりする。
• 独自のデータセットで事前学習済みPyTorchモデルをファインチューニングする。
• 研究実験で公開済みのモデルアーキテクチャを再現する。

クイックスタート

1. 1

   venvで仮想環境を作成して有効化する

   python -m venv .my-env
2. 2

   pipを使ってPyTorch対応版のTransformersをインストールする

   pip install "transformers[torch]"
3. 3

   Pythonコードからテキスト生成パイプラインを実行する（Quickstartの例を参照）

使う前に知っておきたいこと

• !Python 3.10以降とPyTorch 2.6以降が必要です。
• !LlamaやWhisper-largeなどの大規模モデルの実行には多くのメモリが必要で、GPUの使用が推奨されます。

トピック

よくある質問

transformers とは？

最先端のテキスト、画像、音声、マルチモーダル機械学習モデルの定義、推論、学習に対応するフレームワーク。 Transformersは、テキスト、コンピュータビジョン、音声、動画、マルチモーダルの各タスクにわたって、最先端の機械学習モデルを共通の形式で定義するためのレイヤーを提供します。各モデルは一貫性があり読みやすい形式で一度だけ定義されるため、学習フレームワーク、推論エンジン、関連するモデリングライブラリが同じ定義を利用できます。

transformers は無料で使えますか？ライセンスは？

transformers は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

transformers は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。transformers の最終コミットは 2026年10月20日 です。

transformers は何に使えますか？

Pythonアプリケーションで事前学習済み言語モデルを使ってテキスト生成やチャットを行う。 既成のモデルを使って音声を書き起こしたり、画像を分類したりする。 独自のデータセットで事前学習済みPyTorchモデルをファインチューニングする。 研究実験で公開済みのモデルアーキテクチャを再現する。

transformers のインストール方法は？

venvで仮想環境を作成して有効化する: python -m venv .my-env pipを使ってPyTorch対応版のTransformersをインストールする: pip install "transformers[torch]" Pythonコードからテキスト生成パイプラインを実行する（Quickstartの例を参照）

transformers はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/huggingface/transformers