from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# Charger le tokenizer et le modèle
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Exemple de texte
text = "Voici un exemple de texte."

# Tokeniser le texte
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# Obtenir les embeddings
outputs = model(**inputs)

# Sauvegarder les embeddings dans un fichier
embeddings = outputs.last_hidden_state
torch.save(embeddings, 'embeddings.pt')

print("Embeddings sauvegardés dans 'embeddings.pt'")