用途：Transformers.js 让开发者能在 JavaScript（浏览器和 Node.js）中直接运行机器学习模型，无需后端服务器。适用于在客户端进行文本分析、生成、翻译、图像分类、目标检测、分割、语音识别、音频处理以及多模态 AI 应用。
主要能力：基于 pipeline API 将预处理、推理与后处理打包，支持文本分类、命名实体识别、问答、文本生成、翻译、摘要、零样本分类、图像分类、目标检测、图像分割、深度估计、语音识别、音频分类、文本转语音、图像转文本、文档问答、特征提取等任务。可指定自定义模型、设备（CPU 或 WebGPU）、量化类型（fp32、fp16、q8、q4）。
使用方式：通过 npm 安装 @huggingface/transformers，或在浏览器中从 CDN 引入。创建 pipeline 后传入输入即可获得结果，例如情感分析、文本生成等。可从 Hugging Face Hub 浏览并筛选兼容模型，支持环境配置、张量操作、批处理、进度回调与错误处理。
限制：WebGPU 为实验性；模型大小与量化影响精度和速度；使用完毕必须调用 dispose() 释放内存；需关注模型卡的语言、许可等约束。