From 7d88f57fc6892b9b3d0092c53e27ae033f1bebc8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: tardc <469978772@qq.com>
Date: Sat, 23 Aug 2025 02:22:26 +0800
Subject: [PATCH] Update README_zh-hans.md (#40380)

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 i18n/README_zh-hans.md | 2 +-
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index decbf5e21b..9c0c9f5268 100644
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@@ -168,7 +168,7 @@ checkpoint: 检查点
 
 词符化器 (tokenizer) 为所有的预训练模型提供了预处理，并可以直接对单个字符串进行调用（比如上面的例子）或对列表 (list) 调用。它会输出一个你可以在下游代码里使用或直接通过 `**` 解包表达式传给模型的词典 (dict)。
 
-模型本身是一个常规的 [Pytorch `nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 或 [TensorFlow `tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model)（取决于你的后端），可以常规方式使用。 [这个教程](https://huggingface.co/transformers/training.html)解释了如何将这样的模型整合到经典的 PyTorch 或 TensorFlow 训练循环中，或是如何使用我们的 `Trainer` 训练器）API 来在一个新的数据集上快速微调。
+模型本身是一个常规的 [Pytorch `nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 或 [TensorFlow `tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model)（取决于你的后端），可以常规方式使用。 [这个教程](https://huggingface.co/transformers/training.html)解释了如何将这样的模型整合到经典的 PyTorch 或 TensorFlow 训练循环中，或是如何使用我们的 `Trainer` （训练器）API 来在一个新的数据集上快速微调。
 
 ## 为什么要用 transformers？