18.9 BERT问答模型实战：从数据到部署的完整指南

BERT问答模型实战：从数据到部署的完整指南

本节我们将通过完整的代码流程，演示如何基于 Hugging Face Transformers 框架，使用 BERT 模型在 SQuAD 数据集上进行问答任务（Question Answering）微调。整个过程涉及数据集处理、Tokenizer 高级操作、动态数据转换、自定义训练器配置等核心技术环节。

一、环境准备与数据获取

!pip install transformers datasets evaluate accelerate -U

1.1 获取 SQuAD 数据集

SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）是当前最流行的阅读理解基准数据集，包含 10 万+的问答对：

from datasets import load_datasetdataset = load_dataset(