使用方式，几行代码就可以实现一个NLP任务自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用GPT、ChatGLM等模型具体模型方式：在使用时需要明确

在Python中，特别是在Hugging Face的Transformers库中，可以非常方便地使用预训练的自然语言处理(NLP)模型，如GPT和ChatGPT(虽然注意这不是官方名称，但通常指代类似功能的模型)。使用AutoModel的方式通常涉及以下几个步骤：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 1. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "gpt2" or "chatglm"  # 这里假设有对应的模型名
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 2. 准备输入文本
input_text = "这是一个示例句子"

# 3. 对输入进行编码
inputs = tokenizer(input_text, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")

# 4. 调用模型进行预测或生成
outputs = model(**inputs)
if model.config.task_name == "sequence_classification":
    prediction = outputs.logits.argmax().item()
else:
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

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