--- 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 dataset: name: Test Dataset type: custom metrics: - type: accuracy value: 0.95 name: Accuracy --- # 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