bert模型怎么跑起来

首先，你需要下载预训练好的BERT模型权重文件，可以从Hugging Face官网或者Google官方的BERT Github仓库中获取。然后，你需要使用相应的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）来加载这些权重文件，并将其应用于你的任务中。

下面是一个使用PyTorch加载预训练BERT模型的简单示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载预训练BERT模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 准备输入数据
text = "This is an example sentence."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 在BERT模型上运行输入数据
outputs = model(inputs)

这里，我们首先使用`BertTokenizer`类来初始化一个BERT tokenizer，然后使用`BertModel`类加载预训练BERT模型。然后，我们使用tokenizer对输入文本进行分词，并将其编码为模型可以处理的张量格式。最后，我们将输入张量输入到BERT模型中，并获取输出张量。

需要注意的是，BERT模型在不同任务上的具体应用方式可能有所不同，具体的使用方法需要根据不同的任务进行相应的调整和修改。