如何在Python中利用transformers库实现BERT模型的LoRA轻量级微调进行文本分类任务？请提供详细的步骤和代码示例。

在自然语言处理中，利用transformers库实现BERT模型的LoRA轻量级微调，可以有效地提升特定NLP任务的性能。为了帮助你理解并实践这一技术，推荐阅读《Python LoRA大模型轻量级微调：实例演示与应用》，它详细介绍了轻量级微调的核心思想和操作步骤。

参考资源链接：[Python LoRA大模型轻量级微调：实例演示与应用](https://wenku.csdn.net/doc/45e0ssv4tg?spm=1055.2569.3001.10343)

实现BERT模型的LoRA微调，首先需要安装transformers库，然后加载预训练的BERT模型及其分词器。以下是一个简化版的代码示例，展示了如何进行模型的微调过程：

                from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer, Trainer, TrainingArguments

                # 加载预训练模型及其分词器
                model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
                tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

                # 分词和编码输入文本
                inputs = tokenizer(

参考资源链接：[Python LoRA大模型轻量级微调：实例演示与应用](https://wenku.csdn.net/doc/45e0ssv4tg?spm=1055.2569.3001.10343)