使用 DistilBERT 进行文本分类教程🧠📚

什么是 DistilBERT？

DistilBERT 是 Hugging Face 提供的轻量级预训练语言模型，通过知识蒸馏技术压缩 BERT 模型，保持 90% 的性能同时减少 40% 的参数量🔥

• 优势：速度快、内存占用低、适合部署在资源受限的环境
• 应用场景：情感分析、垃圾邮件检测、主题分类等自然语言处理任务

快速入门步骤✅

1. 安装依赖

   pip install transformers torch
   

2. 加载预训练模型

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

3. 准备数据
   使用标准数据集（如 IMDb 或 Twitter）进行微调📌
4. 训练与评估
   通过 Trainer API 简化流程，支持自定义评估指标📈
5. 部署模型
   导出为 ONNX 格式或集成到 Web 应用中🔗

扩展学习资源

• 查看 Hugging Face 官方文档 📚
• 尝试 DistilBERT 模型推理示例 🔍

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