写段python代码，下载huggingface上的模型，并在本地调用下载的模型

当然可以。在Python中，我们可以使用Hugging Face的`transformers`库来下载预训练模型并进行本地调用。首先，你需要安装这个库，如果还没有安装，可以使用pip来安装：

pip install transformers

然后，你可以通过以下步骤下载模型并进行预测：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 下载预训练模型
model_name = "bert-base-chinese"  # 或者你想要的其他模型ID
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 假设你想加载一个中文文本列表进行分类
text_list = ["这是一个测试句子", "这是另一个例子"]
inputs = tokenizer(text_list, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 对文本进行分类
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(axis=-1).tolist()  # 返回每个样本的预测类别

print("Predictions:", predictions)

在这个例子中，我们下载了BERT的基础中文模型，并对一些文本进行了情感分类。注意，实际应用中，你需要根据你的任务需求调整模型和处理方式。