ibert 使用手册

iBERT是一种基于Transformer架构的语言模型，它通常是指对预训练模型BERT进行了某种特定领域的定制或微调。由于iBERT是对原始BERT模型进行调整以适应特定行业或任务的数据集，所以它的使用手册可能会包括以下几个部分：

1. **安装**：
- 您需要首先安装PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，并从相应库下载iBERT模型的代码库。

   pip install transformers torch

2. **加载模型**：
使用`transformers`库中的`AutoModelForSequenceClassification`或`AutoTokenizer`类加载预训练模型和分词器。

   from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('your_iBERT_model_name')
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tokenizer_name_or_path')

3. **微调**：
如果需要针对特定任务进行微调，提供标记好的训练数据，然后运行训练过程。

   train_dataset, val_dataset = ... # 加载数据
   model.train(optimizer=optimizer, dataloader=train_dataset)

4. **预测**：
对于新的文本输入，先通过`tokenizer`编码，然后传入模型进行推理。

   input_ids = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
   outputs = model(**input_ids)
   predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).tolist()

5. **使用示例**：
可能会包含一些示例代码片段，展示如何完成情感分析、问答或文档摘要等任务。

注意：实际的手册可能会因具体的iBERT版本和应用场景而有所不同。查看官方文档或项目GitHub仓库是最准确的资源。