要使用Allennlp的Elmo模型来处理德语文本，你需要首先安装Allennlp库，然后下载Elmo的预训练权重。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Allennlp库加载Elmo模型并对德语文本进行编码：

from allennlp.modules.elmo import Elmo, batch_to_ids
import torch

# 加载预训练的Elmo模型
options_file = "https://allennlp.s3.amazonaws.com/models/elmo/2x4096_512_2048cnn_2xhighway_5.5B/elmo_2x4096_512_2048cnn_2xhighway_5.5B_options.json"
weight_file = "https://allennlp.s3.amazonaws.com/models/elmo/2x4096_512_2048cnn_2xhighway_5.5B/elmo_2x4096_512_2048cnn_2xhighway_5.5B_weights.hdf5"
elmo = Elmo(options_file, weight_file, num_output_representations=1, dropout=0)

# 输入句子
sentences = ["Das ist ein Beispiel.", "Ich liebe Allennlp!"]

# 将句子转换为字符ID
character_ids = batch_to_ids(sentences)

# 将字符ID输入Elmo模型进行编码
embeddings = elmo(character_ids)

# 获取编码结果
sentence_embeddings = embeddings['elmo_representations'][0]

# 将结果转换为PyTorch张量
sentence_embeddings = torch.tensor(sentence_embeddings)

# 打印编码结果
print(sentence_embeddings)

上述代码中，我们首先从Allennlp官方网站下载了预训练的Elmo权重文件和配置文件。然后，我们使用Elmo类加载模型，并指定只使用一个输出表示。接下来，我们将待编码的句子转换为字符ID，并将其输入到Elmo模型中，得到句子的编码表示。最后，我们将编码结果转换为PyTorch张量并打印出来。

注意：上述示例代码中使用的是Allennlp v1.3.0版本。如果你使用的是其他版本，可能需要做一些适应性调整。