huggingface使用本地模型

Hugging Face是一个自然语言处理（NLP）模型和工具库的开源社区，它提供了许多预训练的NLP模型和相关工具。使用Hugging Face可以方便地加载、使用和部署这些模型。

要在本地使用Hugging Face的模型，首先需要安装`transformers`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers

安装完成后，可以通过以下步骤来使用本地模型：

1. 导入所需的库和模型：

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

model_name = "模型名称"  # 比如"bert-base-chinese"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

2. 准备输入数据：

context = "上下文文本"  # 输入的上下文文本
question = "问题文本"  # 输入的问题文本

3. 对输入进行编码和处理：

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
attention_mask = inputs["attention_mask"].tolist()[0]

4. 使用模型进行预测：

outputs = model(**inputs)
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits

start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[start_index:end_index+1]))

以上是使用Hugging Face的步骤，你可以根据自己的需求进行调整和扩展。