huggingface怎么调用预训练模型

你可以使用Hugging Face的Transformers库来调用预训练模型。首先，确保你已经安装了Transformers库，可以通过运行`pip install transformers`来安装。

一旦库安装完成，你可以使用以下代码调用预训练模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 选择并加载预训练模型的tokenizer和model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("模型名称")
model = AutoModel.from_pretrained("模型名称")

# 输入需要处理的文本
text = "这是需要处理的文本"

# 将文本转换为模型可以理解的输入格式
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True, truncation=True, padding=True, max_length=512, return_tensors="pt")

# 使用模型进行推理
outputs = model(input_ids)

# 输出结果
print(outputs)

在上面的代码中，你需要替换`"模型名称"`为你想要使用的预训练模型的名称，例如`"bert-base-chinese"`。tokenizer负责将文本转换为模型可接受的输入格式，而model则是实际的预训练模型。

这是一个基本的示例，你可以根据自己的需求进行进一步的调整和扩展。记得查看Hugging Face官方文档以获取更多详细信息和示例代码。