sublime Text 可作为轻量 nlp 开发编辑器，需配合本地 python 环境运行 Transformers：安装 Python 3.8+、pytorch 及 transformers 等库，配置 Python3 构建系统后用 Ctrl-B 执行脚本，支持快速验证 pipeline、数据清洗等任务。
sublime text 本身不是 NLP 开发环境，它不直接运行 Python 或加载 Hugging Face 模型，但可以作为高效编辑器配合本地 Python 环境完成 NLP 任务。关键在于：用 Sublime 编写、调试代码，靠终端或构建系统调用真实 Python 解释器执行 Transformers。
配置 Python 运行环境
确保系统已安装 Python 3.8+、pip 和 PyTorch（CPU 或 GPU 版）。在终端中运行：
- pip install transformers datasets torch scikit-learn（基础依赖）
- 如需中文支持，可加 pip install jieba
- 验证安装：python -c “from transformers import pipeline; print(‘OK’)”
在 Sublime 中编写和运行 NLP 脚本
新建 .py 文件，例如 nlp_demo.py，写一个简单文本分类示例：
- 用 pipeline(“sentiment-analysis”) 加载预训练模型（自动下载 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english）
- 输入句子如 “I love this movie!”，打印预测结果
- 保存文件后，按 Ctrl+B（windows/linux）或 Cmd+B（macOS）运行——前提是已配置好 Sublime 的 Python 构建系统
配置 Sublime 的 Python 构建系统（关键一步）
菜单栏 → Tools → Build System → New Build System，粘贴以下内容并保存为 Python3.sublime-build：
{ "cmd": ["python3", "-u", "$file"], "file_regex": "^[ ]*File "(...*?)", line ([0-9]*)", "selector": "source.python" }然后在右下角选择该构建系统。这样 Ctrl+B 就会调用系统 python3 执行脚本，真正跑起 Transformers 模型。
实用技巧与注意事项
- 模型首次调用会自动下载（约 260MB），需稳定网络；可提前用 transformers-cli download –model distilbert-base-uncased 预缓存
- 处理长文本或批量数据时，记得用 tokenizer(…, truncation=True, padding=True) 避免报错
- Sublime 不提供变量监视或交互式调试，复杂逻辑建议搭配 VS Code 或 jupyter；但写 pipeline 快速验证、预处理脚本、数据清洗等任务非常顺手
- 中文任务推荐模型如 uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese 或 hfl/chinese-bert-wwm-ext，加载时指定 from_pretrained(“xxx”, trust_remote_code=True)（部分需）
基本上就这些——Sublime + Transformers 不是“开箱即用”，但配置一次后，写 NLP 脚本干净利落，没有 ide 的重量感，特别适合轻量实验和工程化前的原型开发。