Hugging Face使用 sentence-transformers 创建文本 embedding
使用 sentence-transformers 创建 vector embedding，计算相似度，进行语义搜索，并从 Spring Boot 应用中调用模型。
Hugging Face的Datasets库：数据加载和处理
Hugging Face Datasets库使用指南：加载、探索、转换和保存用于NLP模型训练的数据集
使用 Hugging Face Trainer 微调小型模型
本文介绍如何使用 Hugging Face 的 Trainer API 微调小型模型（DistilBERT）来进行产品评论分类，涵盖从数据准备到推理的全过程。
Hugging Face Hub：查找和使用模型
指南：在 Hugging Face Hub 上查找合适的模型、查看模型卡片，以及通过 Python 和 Spring Boot 应用程序调用模型。
Hugging Face中的Tokenizer：原理与Java使用方法
了解Hugging Face的Tokenizer如何工作、如何通过DJL集成到Spring Boot应用中，包括encode/decode示例和具体的测试用例。
Transformers Pipeline: 仅需几行代码运行 NLP 模型
使用 Hugging Face Transformers 的 pipeline() 函数运行情感分析、NER、摘要等任务，无需深入了解模型架构的指南。