HuggingFace DistilBERT 教程

DistilBERT 是一种高效的预训练语言模型，它是 BERT 的一个变体，通过知识蒸馏技术进行优化。以下是一些关于 DistilBERT 的基础教程和资源。

快速开始

1. 安装 HuggingFace Transformers 库

   pip install transformers
   

2. 加载 DistilBERT 模型

   from transformers import DistilBertModel, DistilBertTokenizer
   
   tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
   model = DistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
   

3. 使用模型进行文本编码

   inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
   outputs = model(**inputs)
   

资源链接

• HuggingFace DistilBERT 官方文档
• DistilBERT 模型权重下载

实例应用

• 文本分类

  • 使用 DistilBERT 进行情感分析。
  • 示例代码：文本分类示例

• 命名实体识别

  • 使用 DistilBERT 进行命名实体识别。
  • 示例代码：命名实体识别示例

图片示例

中心：

以上内容为 DistilBERT 的基本教程，如需更深入的学习，请访问相关资源链接。