Como usar a biblioteca de "transformers" em python para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto?
A biblioteca de transformers em Python fornece uma API para acessar modelos de processamento de linguagem natural (NLP) pré-treinados. Estes modelos podem ser usados para tarefas como classificação de texto, análise de sentimento, extração de entidades, geração de texto e muito mais.

Para usar a biblioteca de transformers para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto, você precisará primeiro carregar o modelo desejado. Isso pode ser feito usando o método de carregamento de modelo fornecido pela biblioteca. Por exemplo, para carregar o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:

```
from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
```

Uma vez que o modelo foi carregado, você pode usar o método de inferência fornecido pela biblioteca para passar o texto de entrada para o modelo e obter o output de volta em texto. Por exemplo, para obter o output de um texto de entrada usando o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:

```
input_text = "This is an example of input text"
output_text = model.inference(input_text)
```

O output_text será o texto de saída gerado pelo modelo.
Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:

Como usar a biblioteca de "transformers" em python para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto?

### Response:

A biblioteca de transformers em Python fornece uma API para acessar modelos de processamento de linguagem natural (NLP) pré-treinados. Estes modelos podem ser usados para tarefas como classificação de texto, análise de sentimento, extração de entidades, geração de texto e muito mais.

Para usar a biblioteca de transformers para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto, você precisará primeiro carregar o modelo desejado. Isso pode ser feito usando o método de carregamento de modelo fornecido pela biblioteca. Por exemplo, para carregar o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:

```
from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
```

Uma vez que o modelo foi carregado, você pode usar o método de inferência fornecido pela biblioteca para passar o texto de entrada para o modelo e obter o output de volta em texto. Por exemplo, para obter o output de um texto de entrada usando o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:

```
input_text = "This is an example of input text"
output_text = model.inference(input_text)
```

O output_text será o texto de saída gerado pelo modelo.
