Phando/chemberta-v2-finetuned-uspto-50k-classification
Phando
Clasificación de texto
Esta captura de ChemBERTa-v2 se ha ajustado fino en el conjunto de datos USPTO-50k para la clasificación de secuencias. Específicamente, el objetivo es predecir la etiqueta de la clase de reacción, y la entrada es ya sea todos los reactivos SMILES (canónicamente) o todos los productos SMILES (separados por ".").
Como usar
Cómo usar el modelo
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Cargue el tokenizador y el modelo
model_name = 'Phando/chemberta-v2-finetuned-uspto-50k-classification'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Entrada de muestra
inputs = tokenizer("I like you. I love you", return_tensors='pt')
# Predicciones
outputs = model(**inputs)
print(outputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- Safetensors
- Compatiable con AutoTrain
- Compatiable con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Predicción de la clase de reacción química basada en la entrada SMILES
- Clasificación de secuencias químicas