❝摘要：还记得多年前我们调侃.NET“谢邀，人在天边，刚下火星”？如今，大语言模型（LLM）风头无两，AI玩家纷纷拥向Python，C#仿佛成了无人问津的“半壁江山”。但今天，风向变了，有一款轻量级但骚气的C#工具——TransformersSharp杀出了重围！它让
“程序员想搞点AI，Python是王道？”“不不不，C#党也可以很优雅地炫耀AI肌肉！”
还记得多年前我们调侃.NET“谢邀，人在天边，刚下火星”？如今，大语言模型（LLM）风头无两，AI玩家纷纷拥向Python，C#仿佛成了无人问津的“半壁江山”。但今天，风向变了，有一款轻量级但骚气的C#工具——TransformersSharp杀出了重围！它让C#开发者一句代码召唤“AI大佬”，再也不用羡慕py友们的堡垒！
本文字数管够、段子不断，带你深扒TransformersSharp的底裤，看C#如何优雅拥抱大模型！文末有示例代码和高能技巧打包奉上，适合收藏~
Long long ago，AI的世界几乎是Python的专属游乐场。TensorFlow、PyTorch、HuggingFace Transformers……，一水儿Python生态。C#程序员每当想起AI，只能隔着栅栏羡慕Python界的“天选之子”们。
“不懂Python，想调通个模型，连代码都看不懂！”
“想做个demo或者玩玩ChatGPT，C#就只能写个API调用粘合剂？”
“出于性能、安全的考虑，后端本想全C#，AI部分又不得不split一套异构体系……”
别尴尬，正因为你有这个痛点，TransformersSharp才横空出世：一个专为C#打造的、轻量AI大模型封装器。与其苦苦挣扎，不如试试这把利器，拯救.NET开发者的尊严！
2.1 到底是啥东西？先做个有趣的精准定位：
TransformersSharp = Hugging Face Transformers在C#的“影分身术+取舍版”。
它不是把Python的Hugging Face Transformers全量搬到C#（你想累死作者吗……API无止境）
它重点解决“用最少的C#代码，把主流大模型能力融入自己项目”，而且无需自己手动装PyTorch、Transformers等依赖包（妈妈再也不用担心我的依赖地狱）
它提供了分门别类的API：[文本生成、文本分类、图像分类、目标检测、自动语音识别、句子嵌入]，核心Cover你的八大需求
它就像是C#开发者专属的AI万能胶水，把Python模型玩得贼溜。
2.2 技术内幕曝光你可能问：“C#直接用PyTorch不是痴人说梦么？”其实TransformersSharp的灵感是“以Python为基座，C#外壳调用”，底层其实还是自动拉起Python环境+PyTorch+HF Transformers，一步到位！你不用自己折腾装包，配置环境，避免工具间跳转的痛苦。
而且，作为一份开源工程（没错，亲测可clone、魔改），如有自定义流程、管道，轻松二开。极客中的极客玩法，请大胆尝试：
git clonexxx/TransformersSharp# 你也可以按照自己想法魔改
你以为用C#搞AI就得new半天对象、配几十个配置？No, No, No！TransformersSharp的API就一个字：“直”。
让我们来个经典对比：
3.1 Python“一行起飞”——你习惯的吗？fromtransformersimportpipelineimporttorch
pipeline = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-0.5B", torch_dtype=torch.bfloat16)
results = pipeline("Tell me a story about a brave knight.", max_length=100, temperature=0.7)
forresultinresults:
print(result["generated_text"])
简明，并understandable，真让人羡慕……
3.2 C#的“以彼之道还施彼身”：依然优雅！来，C#版分分钟还你自信：
usingTransformersSharp.Pipelines;// 只要这一句，召唤AI模型！
varpipeline = TextGenerationPipeline.FromModel("Qwen/Qwen2.5-0.5B", TorchDtype.BFloat16);
// 调用生成接口
varresults = pipeline.Generate("Tell me a story about a brave knight.", maxLength:100, temperature:0.7);
foreach(varresultinresults)
{
Console.WriteLine(result);// 直接输出AI编的故事
}
是不是一下就很“本地化”？有种写.Net的亲切感！
3.3 一门心思做好事：免去装Python包的麻烦新手入门Python最大阻碍？不是AI本身，是那些花了N小时还没搞定的包依赖！（PyTorch、transformers、各路小依赖……）
TransformersSharp用CSnakes自动把所有依赖拉好：你写C#、它开坑搭台。你只管写逻辑，剩下各种“Python runtime、模型下载、依赖检查”，统统自动搞定。
TransformersSharp不是一个功能大杂烩，但每一个功能都很贴心，正中“做AI项目常用”的七寸：
4.1 Tokenizer API：和预训练模型说话的桥梁基于HuggingFace的PreTrainedTokenizerBase，把各种编码的难题抹平。
同时支持对接到Microsoft.ML.Tokenizers（微软阵营的老大哥也能玩得转）
4.2 Utility类：“开箱即用”的AI能力你想要的主流AI流程（Pipeline），它都提前封装好了！
Text Generation Pipeline
一句话生成N种故事、答案、诗词、甚至金庸武侠偶像剧。
Text Classification Pipeline
一步到位：垃圾邮件、情感分类、新闻分类，精准打靶
Image Classification Pipeline
“这图是什么？”猫科、狗科、二次元美女都能认
Object Detection Pipeline
检测图片里有几只小动物，分分钟做自己的P站
Automatic Speech Recognition Pipeline
语音转文本，聊天机器人全自动，妈妈再也不用帮你打字
Sentence Transformers Embeddings
语义搜索、向量匹配、相似度训练，一把抓！
4.3 想玩更深？自己魔改，支持二次开发如果你想自定义pipeline或者hack底层逻辑，clone源码，随便魔改！官方画风：“欢迎star，不满意就自己加feature”哈哈！
5.1 以文本生成为例项目主场景叫：给定输入，AI自动脑补故事、对话或摘要。
5.1.1 只需三步创建Pipeline实例
varpipeline = TextGenerationPipeline.FromModel("Qwen/Qwen2.5-0.5B", TorchDtype.BFloat16);输入prompt文本
varresults = pipeline.Generate("讲个段子，主角是程序员和AI机器人。", maxLength:100, temperature:0.7);遍历输出
foreach(varresultinresults){
Console.WriteLine(result);
}
5.1.2 进阶玩法
换模型？一句改名即可，比如换成ChatGLM、Llama2、Baichuan……
娱乐用温度（temperature）调高1点，陪你一起YY
支持批处理、批量多prompt输入、并发场景稳如老狗
5.2 图像/音频类管道，一样Easy注册ImageClassificationPipeline或AutomaticSpeechRecognitionPipeline， 输入图片或音频本地路径/URL即可，还能返回识别结果、置信度、边界框信息等。
无论你是AI初学者，还是希望把AI功能“嵌进”成熟C#项目的企业大牛，它都适合你。
比如：
CRM自动回复/智能客服、AI邮件助手
智能安防图像识别（识别进出人员、车牌）
IoT语音指令转文字交互
文本生成、文章润色、代码自动补全
新媒体行业内容自动制作
优点：一致性接口，C#党再也没有“语言自卑感”
不需手动配置Python/环境跑路，接地气
支持主流NLP/图像/语音任务，把AI融到业务里简直白给
开源工程，支持魔改，快速响应新需求
不足：不是全量映射HF Transformers功能，“功能极客”有需求需二次开发
底层实际上是Python+PyTorch，性能比原生C#慢一点点（但谁用C#/AI管性能不是考虑易用性嘛？）
复杂分布式、超大模型训练暂时就别强求它了
八、TransformersSharp：爆款C# AI神器的“未来展望”
TransformersSharp，作为C#与AI的“鹊桥”，重新定义了编程世界的“AI平权”。正如古人云：
❝“技多不压身，一通百通不如API一行通。”
未来，AI能力会进一步“即插即用”。想象一下，只需C#一键调度，.Net生态和HF模型握手言和、各取所长。“Python写不来的场景，C#称王；AI玩不透的项目，TransformersSharp之力来平地起高楼。”
1. 文本生成usingTransformersSharp.Pipelines;varpipeline = TextGenerationPipeline.FromModel("Qwen/Qwen2.5-0.5B");
varresults = pipeline.Generate("地球毁灭前，你会对AI说什么？", maxLength:50);
foreach(varresultinresults)
{
Console.WriteLine(result);
}
2. 文本分类varpipeline = TextClassificationPipeline.FromModel("facebook/bart-large-mnli");
varresults = pipeline.Classify("我怀疑这个意大利面是打印出来的", candidateLabels:new { "食品", "科技", "幽默" });
foreach(varlabelInfoinresults)
{
Console.WriteLine($"{labelInfo.Label}:{labelInfo.Score:P}");
}
3. 图片分类varpipeline = ImageClassificationPipeline.FromModel("google/vit-base-patch16-224");
varresults = pipeline.Classify("D:\\images\\cat.jpg");
foreach(varinfoinresults)
{
Console.WriteLine($"{info.Label}:{info.Score:P}");
}
都2024年了，大模型不是某个语言的特权。TransformersSharp，正用它的“小体型大能量”，让C#开发者可以风风火火玩转AI。不需苦苦迁就、不必辗转腾挪，API一行到位，生产力满分。
如果你也希望让自己的C#项目插上AI的翅膀，这个工具真的值得一试。
别再问“为啥不能用C#调AI”，赶紧实践起来，
让你的技术栈也变得高大上！
有问题留言说不定作者会亲自给你debug哦！
来源：opendotnet