模型 skill 入门指南：从零构建你的第一个 AI 技能

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模型 skill 与普通模型的主要区别在于其可复用性和封装性。一个 skill 不仅包含模型本身，还包括预处理、后处理逻辑以及对外暴露的标准接口。这使得 skill 可以被方便地集成到不同应用中，而调用者无需关心内部实现细节。

智能客服系统中的意图识别
内容审核平台中的违规文本检测
电商平台的商品评论情感分析
医疗领域的症状分类

确保安装以下组件：

Python 3.8+
pip 20.0+

运行以下命令安装必要库：

pip install transformers torch loguru fastapi

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=5)  # 假设有 5 个分类

# 将模型移动到 GPU（如果可用）device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

def preprocess_text(text: str):
    """
    文本预处理函数
    :param text: 输入文本
    :return: 处理后的模型输入
    """
    inputs = tokenizer(
        text,
        padding=True,
        truncation=True,
        max_length=512,
        return_tensors="pt"
    )
    return inputs.to(device)

from loguru import logger

class TextClassificationSkill:
    def __init__(self):
        self.model = model
        self.tokenizer = tokenizer

    def predict(self, text: str):
        try:
            inputs = preprocess_text(text)
            with torch.no_grad():
                outputs = self.model(**inputs)
            logits = outputs.logits
            pred = torch.argmax(logits, dim=-1)
            return pred.item()
        except Exception as e:
            logger.error(f"预测失败: {str(e)}")
            raise

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()
skill = TextClassificationSkill()

@app.post("/predict")
async def predict(text: str):
    try:
        result = skill.predict(text)
        return {"result": result}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))