基于Hugging Face的Transformer实战

一、为什么选择Hugging Face？‌

Hugging Face生态提供：

1. 30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）
2. 统一的Transformer API接口
3. 快速实现下游任务迁移
4. 企业级部署工具（Optimum、Inference Endpoints）

‌二、文本分类实战：IMDB影评情感分析‌

‌1. 环境安装与数据准备

pip install transformers datasets evaluate accelerate

‌2. 加载数据集与分词器

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer

# 加载IMDB数据集
dataset = load_dataset("imdb")
print(dataset["train"])  # 查看样例数据

# 初始化分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 定义预处理函数
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(
        examples["text"], 
        padding="max_length",
        truncation=True,
        max_length=256
    )

# 并行处理数据集
to