huggingface的api调用

Hugging Face是一个知名的自然语言处理库，其核心产品之一是Transformers模型。他们提供了一个API，叫做Hugging Face Hub，通过这个API，开发者可以访问预训练的模型、数据集以及分享和下载他们的工作。你可以使用Python的`transformers`库来调用Hugging Face的API，以下是基本步骤：

1. 首先，安装`transformers`库：`pip install transformers`

2. 导入必要的模块：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

3. 使用`AutoTokenizer`加载预训练的tokenizer：

   model_name = "bert-base-chinese"  # 或者其他你喜欢的模型名
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

4. 对文本进行编码：

   text = "这是一条示例文本"
   inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

5. 调用模型进行推理：

   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
   outputs = model(**inputs)

6. 获取模型预测结果：

   prediction_scores = outputs.logits
   predicted_class_index = torch.argmax(prediction_scores).item()