huggingface/transformers.js

这是什么？

核心功能

• 01pipeline 接口与 Python 版 transformers 库相似，便于迁移代码。
• 02支持自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态任务。
• 03默认通过 WASM 在 CPU 上运行，可选 WebGPU 加速。
• 04通过 dtype 选项支持 q8、q4 等量化模型。
• 05可通过 npm 安装，也可以用 CDN 直接在无打包工具的页面中使用。

适用场景

• 在网页中直接实现情感分析或文本分类，无需后端服务。
• 在浏览器内完成语音识别或语音合成，适合处理隐私敏感的数据。
• 在静态网站中计算文本向量，用于语义搜索。
• 在部署服务端之前，用 JavaScript 快速验证 Hugging Face 模型效果。

快速上手

1. 1

   从 NPM 安装软件包

   npm i @huggingface/transformers
2. 2

   在 JavaScript 代码中导入 pipeline 并运行情感分析模型

使用前须知

• !许多浏览器中的 WebGPU 支持仍处于实验阶段。
• !模型必须为 ONNX 格式，因此 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型需要先进行转换。

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常见问题

transformers.js 是什么？

在浏览器中直接运行 Hugging Face Transformers 模型，无需服务器。 Transformers.js 是一个 JavaScript 库，可以在浏览器中运行 Hugging Face Transformers 的预训练模型。它的 pipeline 接口与 Python 版 transformers 库保持相似，已有的 Python 代码可以较容易地迁移过来。支持的任务覆盖文本、图像、音频和多模态，包括文本分类、目标检测、语音识别、文本转语音和零样本分类等。

transformers.js 可以免费使用吗？用的什么许可证？

transformers.js 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

transformers.js 还在维护吗？

活跃维护中。transformers.js 最近一次提交是在 2026年10月20日。

transformers.js 适合用来做什么？

在网页中直接实现情感分析或文本分类，无需后端服务。 在浏览器内完成语音识别或语音合成，适合处理隐私敏感的数据。 在静态网站中计算文本向量，用于语义搜索。 在部署服务端之前，用 JavaScript 快速验证 Hugging Face 模型效果。

transformers.js 怎么安装和运行？

从 NPM 安装软件包: npm i @huggingface/transformers 在 JavaScript 代码中导入 pipeline 并运行情感分析模型

在哪里获取 transformers.js？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/huggingface/transformers.js