如何利用飞桨PaddleHub进行微调操作，并通过Hub Serving部署模型为在线服务？请结合具体代码实例进行说明。

飞桨PaddleHub是百度飞桨团队推出的一款高效易用的深度学习工具，它不仅支持多种预训练模型的下载与使用，还提供了便捷的迁移学习功能，允许开发者对模型进行微调，并将模型部署为在线服务。在使用PaddleHub进行微调并部署为在线服务的过程中，你需要遵循以下步骤：

参考资源链接：[飞桨PaddleHub：预训练模型与迁移学习实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/1n0hqrt5mg?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 安装PaddleHub：
确保你的环境中已安装PaddlePaddle框架，然后使用pip命令安装PaddleHub。

pip install paddlehub

2. 导入预训练模型并进行微调：
首先，选择一个合适的预训练模型，例如BERT文本分类模型，然后使用PaddleHub提供的API来加载模型并进行微调。以下是微调一个文本分类模型的示例代码：

import paddlehub as hub
from paddlehub.finetune_transformer import BertClassifier

# 初始化预训练模型
model = BertClassifier(
    task='sentiment_analysis',
    pretrained_model_name_or_path='bert-base-en',
    num_classes=2,
)

# 准备微调数据集
train_dataset = hub.utils.Dataset(
    data=[(

参考资源链接：[飞桨PaddleHub：预训练模型与迁移学习实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/1n0hqrt5mg?spm=1055.2569.3001.10343)