打开官方教程 免费有中文要写代码
推荐从哪开始
从「NLP Course」第一章开始,先跑通「调用一个预训练模型做文本分类」的例子,确认环境能跑再继续。
学习时长
约30-50小时,可分6-8周,每周一章
查看详细资料(4 项)
先修要求
会基本的Python(能看懂函数和列表)。英语看视频无障碍最佳,文档有部分中文。
适合谁
适合已经会一点Python、想从「调API」进阶到「自己跑/微调开源模型」的同学。不需要懂深度学习理论。
许可/可否复用
课程代码示例多为 Apache 2.0;课程文字/讲义以 Hugging Face 官网说明为准,引用请保留出处,转载需查官网条款。
最近复核
2026-07-27

想从「会用ChatGPT」进阶到「会跑开源模型」,这是绕不开的官方免费课程

如果你已经会用ChatGPT或豆包的API,下一个自然会问的问题是:「我自己能不能跑一个开源模型?」Hugging Face 就是回答这个问题的网站——它是开源AI模型的中心,几乎所有重要的开源模型都发布在那里。官方课程就是教你怎么用。

这套课的两个特点

  • 每节课配 Google Colab 笔记本,浏览器里直接跑代码,不用配环境
  • 课程对应一个免费证书,完成 quiz 就能拿(虽然含金量一般,但有总比没有强)
  • 讲完模型怎么用,还会讲怎么推到 Hugging Face Hub 给别人用
  • 覆盖 NLP、音频、图像多模态,不只局限在文字

小白怎么避免一上来就劝退

  1. 1先注册一个 Hugging Face 账号(免费),不然后面的代码跑不通
  2. 2「NLP Course」第一章用网页里的 Colab 链接直接跑,先别在自己电脑装环境
  3. 3遇到 transformers 库的术语不懂,先看一遍「3Blue1Brown 的注意力机制视频」再回来
  4. 4前3章能跑通就算入门成功,后面按需学
  • 以为「开源模型=免费随便用」——很多开源模型只允许研究和非商用,商用要单独看 License
  • 以为微调门槛很高——课程第三章就会教你用现成数据集做小规模微调
  • 以为 Hugging Face 只有大模型——它还有数据集、Demo部署、机器学习课程

想要更工程化的进阶?看 fast.ai:想要更实战、更面向程序员的深度学习课,可以接 fast.ai 的「Practical Deep Learning」系列,它和 Hugging Face 互补。

延伸阅读

整理方式
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内容状态
已完成编辑复核

最后复核:2026-07-27

AI 领域更新很快,相关工具/价格/规则可能已变化,重要事实请以官方来源为准。