问题一：如何使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容？
如何使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容？
参考回答：
为了使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容，需要实现 transformers 库中 PreTrainedTokenizer 接口的相应方法。这包括定义类变量 vocab_files_names，以及重写如 _convert_token_to_id、_convert_id_to_token、convert_ids_to_tokens 等方法。此外，由于 Tokenizer 可能涉及 C++ 实现的底层逻辑，还需要解决 C++ 对象的 pickle 问题，可以通过实现 __getstate__ 和 __setstate__ 方法来完成。
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问题二：如何自定义数据加载策略并将其与 transformers 的 Trainer 类结合使用？
如何自定义数据加载策略并将其与 transformers 的 Trainer 类结合使用？
参考回答：
自定义数据加载策略可以通过定义数据加载函数，并使用如 datasets.IterableDataset.from_generator 等方法将生成器转换为 transformers 可识别的数据集对象。然后，可以将该数据集对象传递给 Trainer 类的 train_dataset 参数。为了定制训练过程，还可以自定义 data_collator 参数，该参数接受一个函数，用于在将数据传递给模型之前对数据进行批处理和后处理。
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问题三：如何在训练模型时指定自定义的评估指标？
如何在训练模型时指定自定义的评估指标？
参考回答：
在训练模型时，可以通过 compute_metrics 参数指定自定义的评估指标函数。该函数接受模型输出和标签作为输入，并返回包含评估指标的字典。在示例代码中，compute_metrics 函数调用了 evaluate_multitask_hierarchical_classifier 函数来计算针对层次分类设计的评估指标。
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问题四：如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署？
如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署？
参考回答：
transformers 库提供了将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式的方法。例如，可以使用 model.export_onnx(output_dir) 将模型导出为 ONNX 格式，使用 model.export_tensorrt(output_dir) 导出为 TensorRT 格式，以及使用 model.export_tf_saved_model(output_dir) 导出为 Tensorflow SavedModel 格式。导出后，可以使用相应的部署工具或框架加载模型并进行预测。
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问题五：如何最小化依赖以便在不同的环境中运行模型？
如何最小化依赖以便在不同的环境中运行模型？
参考回答：
为了最小化依赖以便在不同的环境中运行模型，可以将自定义的工具集设计为 transformers 库的外挂补丁，遵循该库的所有接口协议。这样，工具集可以高内聚、低耦合地与 transformers 库结合使用，同时保持对开发环境的低依赖。例如，只需安装 transformers 库即可运行整个框架，而不需要其他额外的依赖项。此外，还可以选择性地使用工具集中的部分功能，例如只使用分类头而不使用数据加载模块。
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