# Kütüphaneler

Hub, Açık Kaynak ekosistemindeki onlarca kütüphaneyi destekler. `huggingface_hub` Python kütüphanesi sayesinde modellerinizi Hub üzerinde paylaşmayı etkinleştirmek kolaydır. Hub birçok kütüphaneyi destekler ve bu desteği genişletmek için çalışıyoruz. Makine Öğrenmesini ileriye taşıyan bir dizi Açık Kaynak kütüphanesini Hub'a davet etmekten mutluluk duyarız.

Aşağıdaki tablo, desteklenen kütüphaneleri ve entegrasyon düzeylerini özetler. Desteklediğimiz tüm kütüphaneleri [the model-libraries.ts dosyasında](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/tasks/src/model-libraries.ts) bulabilirsiniz.

| Kütüphane                                                                     | Açıklama                                                                          | Çıkarım Sağlayıcıları | Bileşenler | Hub'dan indir | Hub'a Yükle |
|-----------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------|---|---:|---|---|
| [Adaptörler](./adapters) | Parametrik verimli ve modüler ince ayar için birleşik bir Transformers eklentisi.                                                | ✅  | ✅  | ✅ | ✅ |
| [AllenNLP](./allennlp)                             | PyTorch üzerine inşa edilmiş, açık kaynak bir NLP araştırma kütüphanesi.                               | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [Asteroid](./asteroid)                       | PyTorch tabanlı ses kaynak ayırma araç seti                                        | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [BERTopic](./bertopic)                           | BERTopic, metin ve görseller için konu modelleme kütüphanesidir                             | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 
| [Diffusers](./diffusers)                       | Difüzyon modellerinin çıkarım ve eğitimi için modüler bir araç kutusu                     | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [docTR](https://github.com/mindee/doctr)                                    | PyTorch & TensorFlow için OCR ile ilgili görevlerde kullanılan modeller ve veri kümeleri                    | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [ESPnet](./espnet)                                  | Uçtan uca konuşma işleme araç seti (ör. TTS)                                      | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [fastai](./fastai)                                  | En son çıktılarla hızlı ve doğru modeller eğitmek için kütüphane.             | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Keras](./keras)                              | JAX, TensorFlow ve PyTorch desteğine sahip açık kaynaklı çoklu arka uçlu derin öğrenme çerçevesi. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [KerasNLP](https://keras.io/guides/keras_nlp/upload/)                              | Keras üzerine inşa edilmiş, TensorFlow, JAX veya PyTorch ile yerel olarak çalışan doğal dil işleme kütüphanesi. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [TF-Keras](./tf-keras) (eski)                              | TensorFlow ve ekosistemini kullanarak modeller oluşturmak için tutarlı ve basit bir API kullanan eski kütüphane. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [Flair](./flair)                                  | En son NLP için çok basit bir çerçeve.                                      | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [MBRL-Lib](https://github.com/facebookresearch/mbrl-lib)                    | MBRL Algoritmalarının PyTorch uygulamaları.                                          | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [MidiTok](https://github.com/Natooz/MidiTok)                                | Sembolik müzik / MIDI dosyaları için Tokenizer'lar.                                          | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [ML-Agents](./ml-agents)                       | Unity ile oluşturulan oyunların ve simülasyonların, zeki ajanların eğitim ortamları olarak kullanılmasını sağlar. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [MLX](./mlx)                       | Apple tarafından Apple silikonu için geliştirilen model eğitimi ve sunum çerçevesi. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [NeMo](https://github.com/NVIDIA/NeMo)                                      | Araştırmacılar için geliştirilen sohbet yapay zekası araç seti                                      | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [OpenCLIP](./open_clip)                      | OpenAI'nin CLIP'inin açık kaynaklı uygulaması için kütüphane                              | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |  
| [PaddleNLP](./paddlenlp)                      | PaddlePaddle üzerine kurulu, kullanımı kolay ve güçlü bir NLP kütüphanesi                           | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [PEFT](./peft)                      | Öncü Parametre Verimli İnce Ayar Kütüphanesi                           | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Pyannote](https://github.com/pyannote/pyannote-audio)                      | Konuşmacı ayrıştırma için sinirsel yapı taşları.                                      | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [PyCTCDecode](https://github.com/kensho-technologies/pyctcdecode)           | Dil modeli destekli CTC çözme, konuşma tanıma için                         | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [Pythae](https://github.com/clementchadebec/benchmark_VAE)                  | Python'da Üretken Otoenkoderlar için Birleşik Çerçeve                              | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| [RL-Baselines3-Zoo](./rl-baselines3-zoo)            | [Stable Baselines3](https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3) kullanarak Pekiştirmeli Öğrenme için eğitim çerçevesi.| ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Sample Factory](./sample-factory)           | Yüksek verimli asenkron pekiştirmeli öğrenme için kod tabanı.                    | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Sentence Transformers](./sentence-transformers)    | Cümleler, paragraflar ve görseller için yoğun vektör temsilleri hesaplayın.          | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [SetFit](./setfit)                             | Sentence Transformers ile verimli az örnekli metin sınıflandırma                    | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [spaCy](./spacy)                                 | Python ve Cython'da Gelişmiş Doğal Dil İşleme.                           | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [SpanMarker](./span_marker)                    | Tanıdık, basit ve son teknolojiye sahip Adlandırılmış Varlık Tanıma.                      | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Scikit Learn (skops kullanılarak)](https://skops.readthedocs.io/en/stable/)       | Python'da Makine Öğrenimi.                                                          | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Speechbrain](./speechbrain)                               | PyTorch Destekli Konuşma Araç Seti.                                                    | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| [Stable-Baselines3](./stable-baselines3)            | PyTorch'ta derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının güvenilir bir uygulama seti | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [TensorFlowTTS](https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS)              | Gerçek zamanlı, son teknoloji konuşma sentez mimarileri.                           | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [Timm](./timm)                   | Görsel modelleri, betikleri, önceden eğitilmiş ağırlıkları vb. koleksiyonu                        | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Transformers](./transformers)                 | PyTorch, TensorFlow ve JAX için en son teknolojiye sahip Doğal Dil İşleme        | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| [Transformers.js](./transformers-js)                | Web için en son teknolojiye sahip Makine Öğrenimi. 🤗 Transformers'ı bir sunucuya ihtiyaç duymadan doğrudan tarayıcınızda çalıştırın! | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| [Unity Sentis](./unity-sentis)                | Unity 3D oyun motoru için çıkarım motoru | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |

### Yeni bir kütüphaneye destek nasıl eklenir?

Kütüphanenizi eklemeye ilgi duyuyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin! Bunun hakkında [Kütüphane Ekleme Kılavuzu](./models-adding-libraries) başlıklı makaleyi okuyun.