qwen2.5-3b-instruct 做文本分类的代码

对不起，关于具体的代码细节，我无法直接展示，因为Qwen 2.5-3b-instruct 是一个模型，而实际的代码通常涉及到库的导入、数据预处理、模型初始化、训练步骤和评估流程。下面是一般使用类似Hugging Face Transformers库进行文本分类的大致步骤：

# 导入必要的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer

# 初始化tokenizer和模型
model_name = "qwen2.5-3b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=your_num_classes) # 根据你的任务调整类别数

# 加载或准备数据集
train_dataset = ...  # 使用Dataloader包装的数据集
validation_dataset = ...

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    per_device_train_batch_size=per_device_batch_size,
    per_device_eval_batch_size=per_device_eval_batch_size,
    num_train_epochs=num_epochs,
)

# 创建Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=validation_dataset,
)

# 开始训练
trainer.train()

记得替换`your_num_classes`为你的分类标签数量，以及调整其他适合你的超参数。