SUMIN/HuggingFace_transformer
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Update all references to canonical models (#29001)

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2024-02-16 08:16:58 +01:00
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@@ -89,7 +89,7 @@ Importieren sie die [`pipeline`] und spezifizieren sie die Aufgabe, welche sie l
>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis")
```
Die Pipeline lädt ein standardmäßiges [vortrainiertes Modell](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english) und einen Tokenizer für die Stimmungs-Analyse herunter und speichert sie. Jetzt können Sie den "Klassifikator" auf Ihren Zieltext anwenden:
Die Pipeline lädt ein standardmäßiges [vortrainiertes Modell](https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english) und einen Tokenizer für die Stimmungs-Analyse herunter und speichert sie. Jetzt können Sie den "Klassifikator" auf Ihren Zieltext anwenden:
```py
>>> classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
@@ -407,7 +407,7 @@ Beginnen Sie mit dem Import von [`AutoConfig`] und laden Sie dann das trainierte
```py
>>> from transformers import AutoConfig
>>> my_config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased", n_heads=12)
>>> my_config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", n_heads=12)
```
<frameworkcontent>