Venusaur

Uso (Sentence-Transformers) (igual que gte-tiny)

Instalar Sentence-Transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo de esta manera:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración se convierte"]
model = SentenceTransformer('Mihaiii/Venusaur')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers) (igual que gte-tiny)

Sin Sentence-Transformers, puedes usar el modelo de esta manera:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Pooling Media - Toma la atención con una máscara para una media correcta
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #El primer elemento de model_output contiene todos los embeddings de tokens
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

# Oraciones para las cuales queremos embeddings de oraciones
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración se convierte']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Mihaiii/Venusaur')
model = AutoModel.from_pretrained('Mihaiii/Venusaur')

# Tokenizar oraciones
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Calcular embeddings de tokens
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Realizar pooling. En este caso, pooling media.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Embeddings de oraciones:")
print(sentence_embeddings)