# ライブラリ

Hubはオープンソースエコシステムにおける数十のライブラリをサポートしています。`huggingface_hub` Pythonライブラリのおかげで、Hub上でモデルを共有する機能を簡単に有効にできます。Hubは多くのライブラリをサポートしており、このサポートの拡大に取り組んでいます。機械学習を前進させるオープンソースライブラリをHubに迎え入れることを嬉しく思っています。

以下の表は、サポートされているライブラリとその統合レベルをまとめました。サポートされているすべてのライブラリは、[the model-libraries.ts file](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/src/model-libraries.ts)で確認できます。

| ライブラリ                                                                     | 説明                                                                          | 推論プロバイダー | ウィジェット | Hubからダウンロード | Hubにプッシュ |
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| [アダプター](./adapters) | パラメータ効率とモジュール性を備えたファインチューニングのための統合されたTransformersアドオン。                                                | ✅  | ✅  | ✅ | ✅ |
| [AllenNLP](./allennlp)                             | PyTorchを基盤として構築された、オープンソースのNLP研究ライブラリです。                               | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [Asteroid](./asteroid)                       | PyTorchベースの音声ソース分離ツールキット                                        | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [BERTopic](./bertopic)                           | BERTopicは、テキストと画像向けのトピックモデリングライブラリです                             | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 
| [Diffusers](./diffusers)                       | 拡散モデルの推論と学習のためのモジュール化されたツールボックス                     | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [docTR](https://github.com/mindee/doctr)                                    | PyTorch & TensorFlow における OCR 関連タスク向けのモデルとデータセット                    | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [ESPnet](./espnet)                                  | エンドツーエンドの音声処理ツールキット（例: TTS）                                      | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [fastai](./fastai)                                  | 最先端の出力で、高速かつ高精度なモデルを訓練するためのライブラリ。             | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Keras](./keras)                              | JAX、TensorFlow、PyTorchをサポートする、オープンソースのマルチバックエンド深層学習フレームワーク。 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [KerasNLP](https://keras.io/guides/keras_nlp/upload/)                              | Kerasの上に構築され、TensorFlow、JAX、またはPyTorchとネイティブで動作する自然言語処理ライブラリ。 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [TF-Keras](./tf-keras)（レガシー）                              | TensorFlowとそのエコシステムを活用してモデルを構築するための、一貫性がありシンプルなAPIを使用するレガシーライブラリ。 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [Flair](./flair)                                  | 最先端のNLPのための非常にシンプルなフレームワーク。                                      | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [MBRL-Lib](https://github.com/facebookresearch/mbrl-lib)                    | MBRLアルゴリズムのPyTorch実装。                                          | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [MidiTok](https://github.com/Natooz/MidiTok)                                | シンボリック音楽/MIDIファイル用のトークナイザー。                                          | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [ML-Agents](./ml-agents)                       | Unityで制作されたゲームやシミュレーションを、インテリジェントなエージェントの学習環境として機能させることを可能にします。 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [MLX](./mlx)                       | Apple によって開発された、Apple silicon 向けのモデル学習およびサービングフレームワーク。 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [NeMo](https://github.com/NVIDIA/NeMo)                                      | 研究者向けに構築された会話型AIツールキット                                      | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [OpenCLIP](./open_clip)                      | OpenAIのCLIPのオープンソース実装ライブラリ                              | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |  
| [PaddleNLP](./paddlenlp)                      | PaddlePaddleを基盤とした、使いやすく強力なNLPライブラリ                           | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [PEFT](./peft)                      | 最先端のパラメータ効率型ファインチューニングライブラリ                           | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Pyannote](https://github.com/pyannote/pyannote-audio)                      | 話者分離のためのニューラルな構成要素。                                      | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [PyCTCDecode](https://github.com/kensho-technologies/pyctcdecode)           | 言語モデルがサポートする音声認識用のCTCデコーディング                         | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [Pythae](https://github.com/clementchadebec/benchmark_VAE)                  | Pythonにおける生成型オートエンコーダーの統合フレームワーク                              | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [RL-Baselines3-Zoo](./rl-baselines3-zoo)            | [Stable Baselines3](https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3) を使用した強化学習のトレーニングフレームワーク。| ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Sample Factory](./sample-factory)           | 高スループットの非同期強化学習のためのコードベース。                    | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Sentence Transformers](./sentence-transformers)    | 文、段落、画像に対して、稠密ベクトル表現を計算します。          | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [SetFit](./setfit)                             | Sentence Transformersによる効率的なFew-shotテキスト分類                    | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [spaCy](./spacy)                                 | PythonとCythonによる高度な自然言語処理。                           | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [SpanMarker](./span_marker)                    | 使い慣れたシンプルさで、最先端のNamed Entity Recognitionを実現。                      | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Scikit Learn（skopsを使用）](https://skops.readthedocs.io/en/stable/)       | Pythonでの機械学習。                                                          | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Speechbrain](./speechbrain)                               | PyTorch による音声ツールキット。                                                    | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [Stable-Baselines3](./stable-baselines3)            | PyTorchによる深層強化学習アルゴリズムの信頼性の高い実装のセット | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [TensorFlowTTS](https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS)              | リアルタイムの最先端の音声合成アーキテクチャ。                           | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [Timm](./timm)                   | 画像モデル、スクリプト、事前学習済み重みなどのコレクション                        | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Transformers](./transformers)                 | PyTorch、TensorFlow、JAX向けの最先端の自然言語処理        | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Transformers.js](./transformers-js)                | Web向けの最先端の機械学習。サーバーは不要で、🤗 Transformersをブラウザ内で直接実行できます! | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [Unity Sentis](./unity-sentis)                | Unity 3Dゲームエンジン用の推論エンジン | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |

### 新しいライブラリへのサポートを追加するにはどうすればよいですか？

ライブラリを追加したい場合は、ぜひご連絡ください。[ライブラリ追加ガイド](./models-adding-libraries)をご覧ください。