Llama-3.1-8B-Instruct-Mental-Health-Classification

kingabzpro
Pregunta y respuesta

Este modelo es una versión ajustada de meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct en un conjunto de datos suchintikasarkar/sentiment-analysis-for-mental-health. Este modelo puede predecir varios trastornos de salud mental a partir del texto.

Como usar

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,pipeline
import torch

model_id = "kingabzpro/Llama-3.1-8B-Instruct-Mental-Health-Classification"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
return_dict=True,
low_cpu_mem_usage=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)

text = "I'm trapped in a storm of emotions that I can't control, and it feels like no one understands the chaos inside me"
prompt = f"""Classify the text into Normal, Depression, Anxiety, Bipolar, and return the answer as the corresponding mental health disorder label.
text: {text}
label: """.strip()

pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)

outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=2, do_sample=True, temperature=0.1)

print(outputs[0]["generated_text"].split("label: ")[-1].strip())

# Depression

Funcionalidades

Transformers
Safetensors
Generación de texto
Clasificación de salud mental
Compatible con AutoTrain
Inferencias de generación de texto
Compatible con Endpoints

Casos de uso

Clasificación de trastornos de salud mental
Predicción de etiquetas de salud mental a partir de texto
Generación de respuestas a preguntas relacionadas con la salud mental