大模型微调学习笔记本

transformers

官网入口

https://huggingface.co/docs/transformers/v5.5.4/zh/quicktour

pipline用法

from transformers import pipeline

# 中文情感分析（默认正负二分类）
classifier = pipeline("sentiment-analysis",model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese")
result = classifier(["今天天气真好！", "这个产品体验太差了，再也不买了"])
print("文本分类结果：", result)

# generator = pipeline("text-generation",
#                      model="THUDM/chatglm3-6b",
#                      trust_remote_code=True,  # 核心参数，解决弹窗问题
# )
# # 生成参数：max_length=最大长度，do_sample=True开启随机生成（更自然）
# result = generator("P-Tuning调优技术的核心优势是", max_length=100, do_sample=True)
# print("文本生成结果：", result[0]["generated_text"])