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Transformers

Transformers es un proyecto de herramientas de desarrollo de código abierto de huggingface (huggingface/transformers en GitHub). Tiene 166.942 estrellas en GitHub y 34.748 bifurcaciones, se publica bajo la licencia Apache-2.0 y se actualizó por última vez en GitHub el 4 de octubre de 2026.

The model-definition framework behind modern AI — thousands of pretrained transformers for text, vision, and audio.

★ 166,9k estrellas⑂ 34,7k bifurcacionesApache-2.0actualizado oct 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
166.942
Bifurcaciones
34.748
Licencia
Apache-2.0
Última actualización en GitHub
4 de octubre de 2026
Tipo de ficha
Guía de instalación completa
Sitio oficial
Official docs
// cómo funciona

Cómo funciona

  1. Pick a task

    Text, image, audio, or multimodal — find the pipeline that matches what you want to build.

  2. Load a model

    One line downloads a pretrained checkpoint from the Hugging Face Hub.

  3. Run it

    Call the pipeline on your input; batching and device placement are handled for you.

  4. Fine-tune or deploy

    Use the Trainer API for custom training, then export for serving.

// características

Por qué gusta tanto

Thousands of models

One API across BERT, GPT, Llama, Whisper, ViT, and thousands more — swap checkpoints without rewriting code.

Pipelines API

Task-based one-liners for classification, generation, transcription, and vision — from prototype to demo in minutes.

Framework agnostic

PyTorch, TensorFlow, and JAX backends; export to ONNX and TorchScript for production serving.

Trainer

A full training loop with mixed precision, distributed training, and experiment tracking built in.

Tokenizers

Blazing-fast Rust tokenizers with Python bindings — correct encoding for every model family.

Ecosystem gravity

The default dependency of the open AI world: tutorials, integrations, and answers for everything.

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// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  1. Step 1 — Install

    Pip-install the library plus your framework of choice.

    pip install transformers torch
  2. Step 2 — Pick a pipeline

    Choose the task; the docs list every supported pipeline with examples.

    from transformers import pipeline
  3. Step 3 — Generate

    Load any Hub model by name and run it locally or on your GPU.

    pipe = pipeline('summarization'); print(pipe(long_text))
// casos de uso

Qué puedes crear

From the tooling end of the shelf, Pacwich handles monorepos that run on bun and pnpm — the unglamorous plumbing larger projects end up needing. Readers working through the Dev Tools shelf also stop at @shadcn/lint, an agent-first linter for Tailwind design systems: you define what is allowed, and errors explain the fix in terms of your components. Also on this shelf: phoenix — a code editor designed to make coding as fun as playing a video game.

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// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Who maintains Transformers?

It is an open-source project at huggingface/transformers with 34,742 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is Transformers free for commercial use?

Yes — Apache-2.0. Individual model checkpoints carry their own licenses, so check each one.

Do I need a GPU?

Inference on small models works on CPU; training and large models want a GPU.

PyTorch or TensorFlow?

Both are supported; PyTorch is the community default today.

Where do the models come from?

The Hugging Face Hub hosts hundreds of thousands of checkpoints loadable by name.

// sigue explorando

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