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huggingface/transformers.js
Execute modelos Transformers da Hugging Face diretamente no navegador ou em runtimes JavaScript, sem servidor, usando ONNX Runtime.
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O que é?
Transformers.js é uma biblioteca JavaScript que executa modelos Transformers pré-treinados da Hugging Face no navegador. Sua API de pipeline foi projetada para espelhar a biblioteca transformers do Python, permitindo portar código Python com uma estrutura semelhante. Ela abrange tarefas com texto, visão, áudio e entradas multimodais, incluindo classificação, detecção de objetos, reconhecimento de fala, conversão de texto em fala e classificação zero-shot.
A biblioteca executa os modelos por meio do ONNX Runtime, usando CPU via WASM por padrão, com a opção de usar GPU via WebGPU. Os desenvolvedores podem escolher níveis de quantização, como q8 ou q4, para reduzir o tamanho dos modelos e o uso de largura de banda. É possível carregar modelos do Hugging Face Hub pelo id e converter modelos de PyTorch, TensorFlow ou JAX para ONNX usando Optimum.
A biblioteca pode ser instalada via npm ou carregada de uma CDN com um import de módulo ES, então funciona sem bundler. É possível configurar caminhos locais para os modelos e os locais dos arquivos WASM.
Recursos principais
- 01API de pipeline que espelha a biblioteca transformers do Python.
- 02Compatível com tarefas de NLP, visão computacional, áudio e modalidades múltiplas.
- 03Executa na CPU via WASM por padrão, com aceleração opcional por WebGPU.
- 04Compatível com modelos quantizados, como q8 e q4, por meio da opção dtype.
- 05Pode ser instalada via npm ou usada diretamente de uma CDN, sem bundler.
Casos de uso
- Adicionar análise de sentimento ou classificação no lado do cliente a um app web, sem backend.
- Executar reconhecimento de fala ou conversão de texto em fala no navegador para entradas que exigem privacidade.
- Calcular embeddings de texto para busca semântica em um site estático.
- Prototipar modelos da Hugging Face em JavaScript antes de implantá-los em um servidor.
Início rápido
- 1
Instale o pacote pelo NPM
npm i @huggingface/transformers - 2
Importe pipeline e execute um modelo de análise de sentimentos no seu código JavaScript
Antes de usar
- O suporte a WebGPU ainda é experimental em muitos navegadores.
- Os modelos precisam estar no formato ONNX, então é necessário converter primeiro os modelos de PyTorch, TensorFlow ou JAX.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é transformers.js?
- Execute modelos Transformers da Hugging Face diretamente no navegador ou em runtimes JavaScript, sem servidor, usando ONNX Runtime. Transformers.js é uma biblioteca JavaScript que executa modelos Transformers pré-treinados da Hugging Face no navegador. Sua API de pipeline foi projetada para espelhar a biblioteca transformers do Python, permitindo portar código Python com uma estrutura semelhante. Ela abrange tarefas com texto, visão, áudio e entradas multimodais, incluindo classificação, detecção de objetos, reconhecimento de fala, conversão de texto em fala e classificação zero-shot.
- transformers.js é gratuito? Qual é a licença?
- transformers.js é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- transformers.js ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de transformers.js foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar transformers.js?
- Adicionar análise de sentimento ou classificação no lado do cliente a um app web, sem backend. Executar reconhecimento de fala ou conversão de texto em fala no navegador para entradas que exigem privacidade. Calcular embeddings de texto para busca semântica em um site estático. Prototipar modelos da Hugging Face em JavaScript antes de implantá-los em um servidor.
- Como instalar transformers.js?
- Instale o pacote pelo NPM: npm i @huggingface/transformers Importe pipeline e execute um modelo de análise de sentimentos no seu código JavaScript
- Onde consigo transformers.js?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/huggingface/transformers.js
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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