A biblioteca Transformers é uma biblioteca de modelos de processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvida pelo Hugging Face. Ela fornece acesso a vários modelos NLP pré-treinados em tarefas como geração de texto, tradução, classificação de sentimentos e resposta de questões. Para usá-la para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto, você pode seguir os seguintes passos:

    Instale a biblioteca Transformers:

```python

pip install transformers```

    Carregue o modelo escolhido. Por exemplo, para carregar o modelo "DistilBert" para tarefas de classificação de texto:

```python

from transformers import DistilBertForSequenceClassification, DistilBertTokenizer
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")```

    Prepare o input, convertendo o texto de entrada para o formato de tokens e codificação necessários para o modelo:

```python

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")```

    Execute a inferência usando o modelo:

```python

output = model(input_ids).last_hidden_state```

    Para obter o output de volta em texto, você pode usar o tokenizer.decode():

```python

decoded_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)```

Esses são os passos básicos para usar a biblioteca Transformers para fazer inferência de um modelo NLP em Python. É importante lembrar que cada modelo pode ter suas próprias especificações de entrada e saída, por isso é importante consultar a documentação de cada modelo para obter mais informações.
ไลบรารี Transformers เป็นไลบรารีโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่พัฒนาโดย Hugging Face โดยให้การเข้าถึงโมเดล NLP ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าหลายแบบในงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การแปล การจำแนกความคิดเห็น และการตอบคำถาม หากต้องการใช้เพื่ออนุมานโมเดลข้อความและรับเอาต์พุตกลับเป็นข้อความ คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้: ติดตั้งไลบรารี Transformers: ```python pip ติดตั้ง Transformers``` โหลดโมเดลที่เลือก ตัวอย่างเช่น หากต้องการโหลดโมเดล "DistilBert" สำหรับงานการจัดหมวดหมู่ข้อความ: ```python จากหม้อแปลงนำเข้า DistilBertForSequenceClassification, DistilBertTokenizer model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased") tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert- base- uncased")``` เตรียมอินพุตโดยการแปลงข้อความอินพุตเป็นรูปแบบโทเค็นและการเข้ารหัสที่จำเป็นสำหรับโมเดล: ```python input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")``` เรียกใช้การอนุมานโดยใช้ model: ```python output = model(input_ids).last_hidden_state``` หากต้องการให้เอาต์พุตกลับมาเป็นข้อความ คุณสามารถใช้ tokenizer.decode(): ```python decoded_text = tokenizer.decode (output[0], skik_special_tokens =True)``` นี่เป็นขั้นตอนพื้นฐานสำหรับการใช้ไลบรารี Transformers เพื่ออนุมานโมเดล NLP ใน Python สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าแต่ละรุ่นอาจมีข้อกำหนดอินพุตและเอาต์พุตของตัวเอง ดังนั้นจึงควรอ่านเอกสารประกอบของแต่ละรุ่นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence