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Python知识点：在Python环境中，如何使用Transformers进行预训练语言模型应用

news 2025/4/29 5:15:20

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如何使用Transformers进行预训练语言模型应用

在自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型已经成为解决各种任务的强大工具。Transformers库由Hugging Face开发，提供了大量预训练模型，支持NLP和计算机视觉等多种任务。本文将介绍如何在Python环境中使用Transformers库进行预训练语言模型的应用。

安装Transformers库

首先，确保你已经安装了Transformers库。如果还没有安装，可以通过pip进行安装：

pip install transformers

加载预训练模型和分词器

Transformers库使得加载预训练模型变得非常简单。以下是加载一个预训练模型及其分词器的示例：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizermodel_name = "bert-base-uncased"  # 选择模型
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)  # 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  # 加载分词器

文本编码

在将文本输入模型之前，需要先进行编码：

text = "Hello, my name is Kimi."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

模型推理

使用模型进行推理，获取文本的表示：

with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

文本生成

对于生成任务，如使用GPT系列模型，可以进行如下操作：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizermodel_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

文本分类

对于分类任务，可以使用BERT模型进行文本分类：

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizermodel_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)inputs = tokenizer("I love using Transformers!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits

命名实体识别

对于命名实体识别（NER）任务，可以使用预训练的模型进行实体识别：

from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizermodel_name = "dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english"
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)text = "Hugging Face is based in New York City."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)# 解码预测结果
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].tolist()[0])
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).tolist()[0]
label_ids = [model.config.id2label[pred] for pred in predictions]
print([(token, label) for token, label in zip(tokens, label_ids) if label != "O"])