大模型实战训练2 任务说明:基于ollama框架进行模型推理并评测，模型不作限制。数据集要 求如下: 规模:200条 领域:不作限制，可以是常识问答、命名实体识别、文本分类、词性标注、 文本翻译等等 评测指标:根据对应任务选取指标，给我一个实例代码，或者相似代码案例

大模型实战训练2通常涉及使用像Hugging Face的Transformers库这样的高级框架，结合OLLAMA（开放语言理解评估基准）或者其他常见的大规模预训练模型如BERT、T5或M6等来进行实际应用。这里是一个基本的Python示例，演示如何使用Transformer模型进行文本分类，并使用OLLAMA进行评估：

from transformers import pipeline
import datasets

# 下载并加载OLLAMA数据集
dataset = datasets.load_dataset('ollama', split='validation')
task_name = 'text-classification'  # 假设我们处理的是文本分类任务

# 初始化模型推理管道
model = pipeline(task_name)

# 对每个样本进行预测
predictions = model(dataset['text'])

# 计算指标，例如accuracy
if task_name == 'text-classification':
    eval_metric = "accuracy"
    score = predictions.map(lambda x: (x['label'], x['logits'].argmax().item()), batched=True).compute()
    accuracy = score['acc']
    print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 示例中的代码仅适用于单任务，如果需要处理多种任务，你需要针对每种任务选择相应的指标

请注意，这只是一个基本的例子，实际应用中可能还需要根据具体的数据格式和任务需求对代码进行调整。同时，OLLAMA提供了多个子任务，每个任务的评测指标可能会有所不同。