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使用BERT进行微调（Fine-Tuning）是将预训练的BERT模型应用到特定任务中的关键步骤。微调是通过在特定任务的数据集上训练BERT的最后几层或整个模型，使其适应具体的应用场景。BERT的微调过程通常涉及以下几个步骤：

1. 准备环境和依赖

在进行BERT微调之前，你需要安装相关的Python库，如transformers和torch，它们提供了BERT模型和预训练权重的加载与微调功能。