简介
transformers 库，它是一个用于自然语言处理（NLP）任务的库，包含了许多预训练模型，如BERT、GPT-2、RoBERTa等，已经在各种NLP任务中取得了显著的成果，为我们提供了更高质量的文本处理能力。
为了让研究人员和开发者更方便地使用这些先进的模型，Hugging Face团队开发了一个名为transformers的开源库。transformers库为我们提供了丰富的预训练模型、简洁的API接口和高效的性能，使得我们可以轻松地将这些模型应用到实际项目中。
功能
- 提供丰富的预训练模型，涵盖了目前主流的NLP任务，如文本分类、生成、摘要、问答等。
- 提供简洁的API接口，使得用户可以快速上手，无需关注模型的底层实现细节。
- 支持多种深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow，方便用户根据自己的需求进行选择。
- 提供高效的性能，支持多GPU和分布式训练，满足大规模数据处理的需求。
优势
- 开源且持续更新，用户可以随时获取到最新的模型和功能。
- 社区活跃，有大量的教程和案例供用户参考，方便用户学习和交流。
- 模块化设计，用户可以根据需求灵活组合模型的各个部分，实现定制化的应用。
transformers 示例
NLP的主要任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译、文本摘要、问答系统等。我们根据以下步骤实现示例。
- 导入相关包
- 加载、划分、处理数据集
- 创建模型
- 创建评估函数
- 创建TrainingArguments、Trainer
- 模型训练、评估、预测
- 模型预测
