怎么在魔搭社区的gpu环境下使用bert-base-chinese

在M6模型家族中的魔搭社区(MoTa)中，如果你想要在GPU环境中使用预训练的语言模型BERT-Base-Chinese，你需要遵循以下几个步骤：

1. **环境配置**：
- 确保你的工作环境已安装了PyTorch和transformers库，这两个库是运行BERT模型的基础。
- 安装必要的版本，例如可以使用命令 `pip install torch torchvision transformers==4.15.0`。

2. **下载模型**：
- 在GitHub上找到BERT-Base-Chinese的模型文件，通常它存储在Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models)，你可以使用`HF Transformers`库的`AutoModelForPreTraining.from_pretrained()`函数加载模型，示例代码如下：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForPreTraining

   model_name = "m6-base"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained(model_name, local_files_only=True)

3. **设置GPU**：
- 如果你的环境有可用的GPU，确保torch的CUDA支持并指定使用GPU。例如：

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model.to(device)

4. **加载数据**：
- 准备好你要用于训练或预测的数据，将文本转换成tokenizer能处理的输入格式。

5. **模型使用**：
- 根据任务需求，你可以选择做掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）或下一个句子预测（Next Sentence Prediction, NSP）。例如进行MLM推断：

   input_ids = tokenizer.encode_plus(text, return_tensors="pt", truncation=True).to(device)
   with torch.no_grad():
       outputs = model(**input_ids)
       mlm_logits = outputs[0]