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直接啃 Hugging Face 文档来学微调 Transformer，进度慢且容易卡壳。这个仓库正好帮你把试错的过程省下来，里面是一批能跑通的 Jupyter 笔记本，把具体任务的做法完整演示了一遍：用 BERT 或 DistilBERT 做文本分类、命名实体识别，还有 T5 做摘要这类序列到序列任务。每个笔记本都独立成篇，还配上实验追踪的备注，小团队可以顺着从数据准备、训练到评估的完整流程走一遍，再改代码去适配自己的数据。把它当成学习材料而不是现成的库来用，同时记得锁定你用的版本——因为 Transformers 生态更新太快，照着旧例子写代码很容易过时。