Transformers Libraryは、顔を抱き締めることによって開発された自然言語処理モデル（NLP）のライブラリです。テキスト生成、翻訳、感情分類、質問の回答などのタスクで、さまざまな形式のNLPモデルへのアクセスを提供します。それ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、次の手順に従うことができます。

    トランスライブラリをインストールします。

`` python

PIPインストルトランストランス

    選択したモデルをロードします。たとえば、「Distilbert」モデルをテキスト分類タスクにロードするには：

`` python

変圧器から、Distilberbertification、Distilberttokenizerのインポート
モデル= distilbert for sequenceclassification.from_prerained（ "distilbert-base-uncassed"））
Tokenizer = distilberttokenizer.from_pretrained（ "distilbert-base-uncassed"） `` ``

    入力を準備し、入力テキストをトークンに変換し、モデルに必要なコーディング形式を示します。

`` python

input_ids = tokenizer.encode（text、return_tensors = "pt"） `` `

    モデルを使用して推論を実行します。

`` python

output = model（input_ids）.last_hidden_​​state``

    テキストに出力を戻すには、tokenizer.decode（）を使用できます。

`` python

decoded_text = tokenizer.decode（output [0]、skip_special_tokens = true） `` ``

これらは、トランスライブラリを使用してPythonのNLPモデルの推論を行うための基本的な手順です。各モデルには独自の入力仕様と出力仕様があることを覚えておくことが重要です。そのため、詳細については、各モデルのドキュメントを参照することが重要です。
A biblioteca Transformers é uma biblioteca de modelos de processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvida pelo Hugging Face. Ela fornece acesso a vários modelos NLP pré-treinados em tarefas como geração de texto, tradução, classificação de sentimentos e resposta de questões. Para usá-la para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto, você pode seguir os seguintes passos:

    Instale a biblioteca Transformers:

```python

pip install transformers```

    Carregue o modelo escolhido. Por exemplo, para carregar o modelo "DistilBert" para tarefas de classificação de texto:

```python

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

    Prepare o input, convertendo o texto de entrada para o formato de tokens e codificação necessários para o modelo:

```python

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")```

    Execute a inferência usando o modelo:

```python

output = model(input_ids).last_hidden_state```

    Para obter o output de volta em texto, você pode usar o tokenizer.decode():

```python

decoded_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)```

Esses são os passos básicos para usar a biblioteca Transformers para fazer inferência de um modelo NLP em Python. É importante lembrar que cada modelo pode ter suas próprias especificações de entrada e saída, por isso é importante consultar a documentação de cada modelo para obter mais informações.