如何加载Hugging Face上模型

加载Hugging Face模型通常涉及以下几个步骤：

1. **安装transformers库**：首先，你需要确保已经安装了`transformers`库，如果还没有，可以使用pip进行安装：

   pip install transformers

2. **导入所需的模块**：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

`AutoTokenizer`用于对文本进行预处理，`AutoModelForSequenceClassification`代表针对分类任务的预训练模型。

3. **指定模型名称或URL**：

   model_name = "bert-base-uncased"  # 或者从本地文件或URL加载自定义模型
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

4. **加载预训练权重**：
`from_pretrained()`函数会自动下载并加载模型的权重到内存中。

5. **（可选）模型配置调整**：
如果需要更改模型的行为（如添加或删除层），可以在加载后修改模型对象。

6. **准备输入数据**：
使用`tokenizer`将文本转换成模型能理解的格式。

7. **模型预测**：

   inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
   outputs = model(**inputs)  # 这里outputs通常包含logits或概率分布