编写一个调用informer模型预测的代码

当然，我可以为您提供一个基本的示例代码，用于调用 InforNER 模型进行预测。请注意，以下代码是一个简化的示例，您可能需要根据您的具体情况进行适当的修改。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

# 加载模型和分词器
model_name = "allenai/informer_roberta_base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)

# 定义标签映射
labels = ["O", "B-PER", "I-PER", "B-ORG", "I-ORG", "B-LOC", "I-LOC"]

def predict(text):
    # 分词
    inputs = tokenizer.encode_plus(
        text,
        add_special_tokens=True,
        truncation=True,
        padding="max_length",
        max_length=128,
        return_tensors="pt"
    )

    # 模型推理
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)

    # 获取预测结果
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)
    predictions = predictions.squeeze().tolist()

    # 解码预测结果
    entities = []
    for token, label_idx in zip(inputs["input_ids"][0], predictions):
        token = tokenizer.decode([token.item()])
        label = labels[label_idx]
        if label != "O":
            entities.append((token, label))

    return entities

# 使用示例
text = "欢迎来到CSDN，我是C知道。"
entities = predict(text)
print(entities)

上述代码使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载了 InforNER 模型，并使用 RoBERTa 进行标记分类。您可以根据实际情况更改模型名称和路径。然后，通过调用 `predict` 函数并传入文本，即可获取预测的实体结果。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。