Hugging Face Transformersの本を選ぶときは、基礎を学ぶか、実装やモデルの調整まで進むか迷いますよね。
NLPタスクの実装や、Hugging Faceモデルの応用・ファインチューニングを扱う本もあります。
今回は、確認できた学習テーマと参考価格を添えて、5冊を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 学べる内容・テーマ | 参考価格 |
|---|---|---|
 Hugging Face in Action | Hugging Face TransformersとPipelinesによるNLP、AIエージェント、RAGのQ&Aアプリケーション | 8,588円（2026-11-01時点） |
 Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition | Hugging Face Transformersでのテキスト分類・質問応答、言語間転移学習、モデルの効率化 | 8,624円（2026-11-01時点） |
 Hugging Face Transformers開発入門 | Hugging Face Transformersの開発入門 | 980円（2026-11-01時点） |
 Introduction to Transformers for NLP | Hugging Faceライブラリを使ったTransformerの入門、文分類・要約・テキスト生成 | 5,554円（2026-11-01時点） |
| Transformers in Action | 実行可能なJupyterノートブックを通じたTransformerの数学的・理論的背景、Hugging Faceモデルの新しいタスクへの適応、LLMのファインチューニング | — |
Hugging Face in Action
NumPyとPandasに慣れたPythonプログラマーで、Hugging Faceを使ったAIアプリの開発を学びたい人には『Hugging Face in Action』がおすすめです。TransformersとPipelinesを使うNLPタスクのほか、RAGのQ&AアプリやAIエージェント、GradioによるWebインターフェースの作成を扱います。AIの経験は必須ではありません。
Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
Hugging Face Transformersを使ったNLPモデルの訓練や活用を学びたいデータサイエンティストやコーダーには、『Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition』がおすすめです。テキスト分類、固有表現認識、質問応答に使うモデルを扱い、蒸留・枝刈り・量子化による効率化や、Transformerをゼロから訓練する内容も含まれます。本書は英語で、対象レベルは中級から上級です。
Hugging Face Transformers開発入門
Hugging Face Transformersの開発を入門から学ぶ本を探している人には、『Hugging Face Transformers開発入門』がおすすめです。
Introduction to Transformers for NLP
Transformerの基礎からHugging Faceライブラリを使ったタスクまで学びたい人には、『Introduction to Transformers for NLP』がおすすめです。文分類や感情分析、要約、テキスト生成などを扱い、事前学習済みモデルのファインチューニングも目次に含まれています。対象レベルは初級から中級で、内容は英語です。
Transformers in Action
Hugging Faceのモデルを新しいタスクに応用したいデータサイエンティストや機械学習エンジニアには、『Transformers in Action』がおすすめです。実行可能なJupyterノートブックを通じてTransformerの数学的・理論的背景を扱い、自分のプロジェクト向けにLLMをファインチューニングする内容も含まれています。RAGやマルチモーダルモデルを含む応用も取り上げています。
学びたい内容から選ぶ
- TransformerやHugging Faceの基礎・入門から学びたい人
- NumPyとPandasに慣れたPythonプログラマーで、Hugging Faceを使ったAIアプリ開発を学びたい人
- NLPモデルの訓練や効率化を中級から上級の内容で学びたい人
- 新しいタスクへのモデル適応やLLMのファインチューニングを学びたいデータサイエンティスト・機械学習エンジニア
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