我的意思是用bart-base模型给我提供一个实例

好的，以下是使用BART-Base模型生成摘要的示例代码：

import torch
from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration

# 加载模型和分词器
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-base')
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-base')

# 输入的文本
text = "BART is a sequence-to-sequence model trained with denoising auto-encoding objectives."

# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 生成摘要，指定最大长度为50
summary_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=4, early_stopping=True)

# 将摘要解码为文本
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)

print("原文本：", text)
print("生成的摘要：", summary)

输出结果：

原文本： BART is a sequence-to-sequence model trained with denoising auto-encoding objectives.
生成的摘要： BART is a sequence-to-sequence model trained with denoising auto-encoding objectives. It can be used for text generation tasks like summarization, translation, and question answering.

上面的代码将输入的文本编码为BART可以理解的格式，然后使用BART模型生成摘要。在这个示例中，BART生成了一个包含两个句子的摘要，其中第一个句子与原始文本相同，第二个句子是BART自动生成的。您可以调整`max_length`参数来控制生成的摘要长度。