hf执行1和执行2的区别在于所使用的模型不同。
1. hf执行1使用的是Hugging Face的transformers模型，是已经预训练好的模型，因此能够相对快速地进行对话回复，但这种回复可能缺乏个性化和一定的领域专业性。
2. hf执行2使用的是对话机器人领域的知名框架Rasa，通常需要在具体业务场景中进行训练和调试，因此能够更好地适应不同场景的需求，但需要花费更多的时间和精力完成搭建和训练。
1. hf执行1和执行2的主要区别在于其数据处理方式不同。
2. hf执行1基于任务导向学习，通过大量标注的任务数据进行有监督学习，以此来训练模型完成执行特定任务的目的。
3. 而hf执行2是基于自监督学习方式，使用了预训练模型，通过大量无标注语料自我训练，先学会理解自然语言中的各种语法、句法和意义，再针对具体任务进行微调，达到较好的执行效果。
