Python Transformersライブラリは、事前に訓練された自然言語処理モデル（NLP）にアクセスするためのAPIを提供します。これらのモデルは、テキスト分類、感情分析、エンティティ抽出、テキスト生成などのタスクに使用できます。

Transformers Libraryを使用してテキストモデルの推論を作成し、テキストに出力を取り戻すには、最初に目的のモデルをロードする必要があります。これは、ライブラリが提供するモデル読み込み方法を使用して実行できます。たとえば、BERTモデルをロードするには、次のコードを使用できます。

`` `
変圧器から輸入bertmodelから

Model = bertmodel.from_pretrained（ 'bert-base-uncassed'）
`` `

モデルがロードされたら、ライブラリが提供する推論方法を使用して、入力テキストをモデルに渡し、出力をテキストに戻すことができます。たとえば、BERTモデルを使用して入力テキストから出力を取得するには、次のコードを使用できます。

`` `
input_text = "これは入力テキストの例です」
output_text = model.inference（input_text）
`` `

output_textは、モデルによって生成された出力テキストになります。
A biblioteca de transformers em Python fornece uma API para acessar modelos de processamento de linguagem natural (NLP) pré-treinados. Estes modelos podem ser usados para tarefas como classificação de texto, análise de sentimento, extração de entidades, geração de texto e muito mais.

Para usar a biblioteca de transformers para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto, você precisará primeiro carregar o modelo desejado. Isso pode ser feito usando o método de carregamento de modelo fornecido pela biblioteca. Por exemplo, para carregar o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:

```
from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
```

Uma vez que o modelo foi carregado, você pode usar o método de inferência fornecido pela biblioteca para passar o texto de entrada para o modelo e obter o output de volta em texto. Por exemplo, para obter o output de um texto de entrada usando o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:

```
input_text = "This is an example of input text"
output_text = model.inference(input_text)
```

O output_text será o texto de saída gerado pelo modelo.