Python-Edu Scorer
HuggingFaceTB
Clasificación de texto
Este modelo es una versión afinada de Snowflake/snowflake-arctic-embed-m en un conjunto de datos de archivos Python etiquetados por Llama3 para su valor educativo. Utilizamos este clasificador para construir el conjunto de datos Python-Edu.
Como usar
Para cargar el clasificador Python-Edu, use el siguiente código:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HuggingFaceTB/python-edu-scorer")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("HuggingFaceTB/python-edu-scorer")
text = "This is a test sentence."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding="longest", truncation=True)
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits.squeeze(-1).float().detach().numpy()
score = logits.item()
result = {
"text": text,
"score": score,
"int_score": int(round(max(0, min(score, 5)))),
}
print(result)
# {'text': 'This is a test sentence.', 'score': 0.07964489609003067, 'int_score': 0}
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- Safetensors
- bert
- Generado a partir de Trainer
- Puntos finales de inferencia
Casos de uso
- Evaluar archivos de código Python para determinar su calidad educativa.
- Construir conjuntos de datos de archivos Python clasificados por su valor educativo.
- Ayudar a principiantes a identificar archivos de código útiles para aprender Python.