nikcheerla/amd-partial-v1
nikcheerla
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que se puede usar para Clasificación de Texto. Este modelo SetFit utiliza sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2 como el modelo de incrustación de Sentence Transformer. Se utiliza una instancia de LogisticRegression para la clasificación. El modelo ha sido entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje de pocos disparos que implica: Fine-tuning de un Sentence Transformer con aprendizaje contrastante. Entrenamiento de una cabeza de clasificación con características del Sentence Transformer afinado.
Como usar
Primero instala la biblioteca SetFit:
pip install setfit
Después puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias.
from setfit import SetFitModel
# Descargar desde el Hub 🤗
model = SetFitModel.from_pretrained("nikcheerla/amd-partial-v1")
# Ejecutar inferencia
preds = model("Hola?")
Funcionalidades
- Modelo de SetFit
- Cuerpo de Sentence Transformer: sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2
- Cabeza de clasificación: una instancia de LogisticRegression
- Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
- Número de clases: 2 clases
Casos de uso
- Uso directo para inferencia