nthakur/dragon-plus-query-encoder

Uso (Sentence-Transformers)

Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo de la siguiente manera:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]

model = SentenceTransformer('nthakur/dragon-plus-query-encoder')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de la siguiente manera: Primero, pasas tu entrada a través del modelo transformer, luego tienes que aplicar la operación de pooling adecuada en las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]

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

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nthakur/dragon-plus-query-encoder')
model = AutoModel.from_pretrained('nthakur/dragon-plus-query-encoder')

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

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

# Realizar pooling. En este caso, pooling de cls.
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print('Incrustaciones de oraciones:')
print(sentence_embeddings)