今天做了什么

新建notebooks/chapter2/transformers基础.ipynb：markdown 先把 BertTokenizer 的职责写清楚（切 token、查 vocab 映射 id、补[CLS]/[SEP]/[PAD]、生成 attention_mask 与 token_type_ids），代码里用load_dotenv()取HUGGINGFACE_TOKEN、把HF_ENDPOINT指到hf-mirror.com，再from_pretrained("bert-base-chinese")拉下分词器。智能体发展史.ipynb从空文件变成了有代码。真正的大件在notebooks/chapter2/my_news_cls/：config.json（BertForSequenceClassification，id2label体育/财经/旅游）、21128 词表的tokenizer.json、409 MB 的model.safetensors（约 102 M 参数，fp32）——一个三分类中文新闻模型的整模型落盘。（torch基础.ipynb也被重存了一次，内容与 10-10 复盘里那版一致，只是输出刷新。）

优点

1. 镜像和 token 都走环境变量。HF_ENDPOINT=hf-mirror.com在国内是刚需，HF_TOKEN从.env读而不是写死在 cell 里，.gitignore也已经把.env挡掉了——这条链是通的。
2. 模型目录是自解释的。权重、config、tokenizer 三样落在同一目录，换台机器from_pretrained(".../my_news_cls")就能推理，不用回头翻"当初用的哪个分词器"。
3. config.json里显式写了id2label/label2id（0 体育、1 财经、2 旅游），没留默认的LABEL_0/1/2。分类模型上线最容易翻车的点就是预测出LABEL_1却没人知道它是什么，这一步提前填了。

不足

• 凭据链还留着一个脆点。os.environ["HF_TOKEN"] = os.environ.get("HUGGINGFACE_TOKEN")
  在.env少了HUGGINGFACE_TOKEN时不是降级成匿名访问，而是把HF_TOKEN设成None、
  直接抛TypeError（实测：os.environ[x] = None→TypeError: str expected, not NoneType）。
  改成判空后再赋值，换台机器才不会栽在这行上。
• my_news_cls/还没进.gitignore。现在一个git add -A就会把 409 MB 权重提上去，
  加一条*.safetensors就够了。
• 目录清单漏了tokenizer_config.json（367 字节）。它决定from_pretrained("./my_news_cls")
  加载哪个 tokenizer 类、特殊 token 怎么处理，既然卖点是"目录自解释"，就该列全。
• 小字：复盘里 token 变量名两处写法不同（HUGGINGFACE_TOKEN/HF_TOKEN），其实代码里是一次
  显式映射、不算错，只是读起来像两套变量，统一一下说法。

明天怎么改

1. 修掉凭据链的脆点：.env少了HUGGINGFACE_TOKEN时，现在是HF_TOKEN=None直接抛
   TypeError。改成先判空：

   _hf_token=os.environ.get("HUGGINGFACE_TOKEN")if_hf_token:os.environ["HF_TOKEN"]=_hf_token

2. .gitignore加一行，别让 409 MB 权重进仓库：

   # .gitigonremy_news_cls

3. 目录清单补全：把tokenizer_config.json也写进my_news_cls/的说明里（它决定
   from_pretrained("./my_news_cls")加载哪个 tokenizer 类）。
4. cell 2 给个可见输出：末尾加print(tokenizer)，顺便把TqdmWarning的噪音压掉。

一句话

今天把 bert-base-chinese分词器和三分类模型整目录落盘并跑通了，明天只剩给凭据赋值加个判空、把权重挡在 git 之外这两件小事。