huggingface使用教程

Hugging Face 是一个提供 NLP 模型和工具的平台，提供了一系列的预训练模型和 API，可以方便地进行文本生成、情感分析、文本分类、命名实体识别等任务。下面是一个简单的 huggingface 使用教程：

1. 安装 huggingface：

使用 pip 安装 huggingface：

pip install transformers

2. 导入模型：

导入一个预训练的模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

3. 输入处理：

使用 tokenizer 对输入进行处理：

inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")

4. 模型推理：

使用 model 进行模型推理：

outputs = model(**inputs)

5. 结果处理：

处理模型输出的结果：

logits = outputs.logits

这只是 huggingface 的一个简单使用教程，还有更多高级用法和 API，可以参考 huggingface 的官方文档。