huggingface/transformers
打开原仓库 Transformers
拆开 pipeline，理解分词、模型推理和结果处理的边界。
深入Apache-2.0学习估计 6–10 小时尚未记录
本次学习产物
为一条推理流水线增加能定位故障的回归用例。
开始前
PyTorch、tokenizer、Python 包结构。
运行环境Python 与兼容 PyTorch；小模型可用 CPU；首次下载权重需要网络与存储。
源码与模型权重许可证分别核对；本课不要求训练或调用付费 API。
STEP 01 / 04
读懂源码
从 pipelines/base.py 的 preprocess、_forward、postprocess 跟踪一次调用；在 generation/utils.py 查生成控制。
从这两个入口读起
先在纸上画出输入 → 处理 → 输出，再用断点或日志验证调用顺序。记录你读到的函数名与行号，不要求通读整个仓库。
准备自己的源码副本
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
git checkout f348d3dcfa9317bed603e01b8ca22b11fe59615c
git switch -c study/transformers在新的学习目录运行；固定提交用于对应源码导读，不承诺它是最新稳定发行版。
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