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Python「Transformers」ライブラリ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方法は？
gpt
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。