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Happy Transformer 把 Hugging Face transformers 库封装成少量面向常见 NLP 任务的类，使用起来非常直接。加载预训练模型后，几行代码就能完成文本生成、文本分类或文本到文本的推理；同时这些对象还提供了 train()、eval() 和 test() 方法，用自己带标签的 CSV 数据做微调也相当省事。对于不想从零编写训练循环、又需要一个能跑通的分类器或生成器的团队来说，这是个很实用的切入点。需要注意的是，词预测、问答、下一句预测和词元分类这几个旧任务类已经弃用，而且 4.0 版本是一次包含破坏性变更的重写，目前仍在开发中，所以想保持稳定的话，建议把版本固定在 4.0.0 以下。如果你想要的是 transformers 之上薄薄一层、代码可读性好的封装，而不是一个重型框架，从这里开始会很顺手。