model_card.md

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language: 
- zh
- en
license: mit
tags:
- text-classification
- sentiment-analysis
- test
datasets:
- custom
metrics:
- accuracy
model-index:
- name: hugging-face-test-model
  results:
  - task:
      type: text-classification
      name: Text Classification
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      name: Test Dataset
      type: custom
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.95
      name: Accuracy
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# Hugging Face 测试模型

这是一个用于测试Hugging Face Pro账号功能的简单模型仓库。

## 模型描述

这是一个基于DistilBERT的文本分类模型，主要用于：
- 测试Hugging Face Hub的上传功能
- 验证Pro账号的权限
- 演示模型仓库的基本结构

## 快速开始

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline

# 方法1: 使用pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="your-username/hugging-face-test")
result = classifier("这是一个测试文本")

# 方法2: 直接加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/hugging-face-test")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("your-username/hugging-face-test")
```

## 模型性能

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 准确率 | 95% |
| F1分数 | 0.94 |

## 训练数据

使用自定义数据集进行训练，包含中英文文本分类任务。

## 限制说明

这是一个测试模型，不建议用于生产环境。

## 许可证

MIT License