Hugging Face Cookbook 是一个面向开发者与研究人员的开源实践集，收录大量 Jupyter notebook，涵盖模型加载、微调、检索增强生成、部署与多模态示例等实战内容，便于快速上手并复现典型用例。
主要特性
- 丰富的示例：包含文本、图像与多模态等多种任务的实战笔记本。
- 教程与食谱：以“recipe”形式提供端到端示例，便于复制与改造。
- 社区驱动：接受社区贡献，拥有完善的贡献与本地化流程。
- 文档集成：与 Hugging Face Learn 平台和数据集/模型生态深度联动。
使用场景
- 学习如何加载与微调开源模型并部署到生产环境。
- 快速验证检索增强生成（RAG）与向量数据库集成方案。
- 通过示例笔记本复现论文方法或工程实现。
技术特点
- 基于 Jupyter 笔记本，强调可执行与可复现性。
- 与 Hugging Face Hub、Datasets、Transformers 等生态无缝集成。
- 包含针对不同语言与平台的运行指南与 CI 文档。
注：本文为概要介绍，更多示例与教程请参考官方文档与仓库说明。