🚀 Hugging Face 教程入门指南

Hugging Face 是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源社区，提供丰富的预训练模型和工具。以下是快速上手的步骤：

1. 安装库
   首先安装 Hugging Face 的 Python 库：
   💡 !pip install transformers
   📦 该库支持多种模型架构，如 BERT、GPT-2 等。

2. 加载模型
   使用 AutoModel 和 AutoTokenizer 加载预训练模型：

   from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
   model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
   

3. 文本推理
   对文本进行情感分析或分类：
   📝 示例代码：

   inputs = tokenizer("I love programming!", return_tensors="pt")
   outputs = model(**inputs)
   

4. 扩展学习
   想深入了解？可参考 Hugging Face 官方文档 获取英文教程。

📌 **提示**：图片关键词可替换为具体模型名称，例如 `BERT` 或 `GPT-2`。