vincentpremise/mps-invoice-product-BAAI_bge_large_en_v1.5v2

Uso (Sentence-Transformers)

pip install -U sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]

model = SentenceTransformer('vincentpremise/mps-invoice-product-BAAI_bge_large_en_v1.5v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (Transformadores de HuggingFace)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Promediado - Tener en cuenta la máscara de atención para un promedio correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] # El primer elemento del output del modelo contiene todas las incrustaciones 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 que queremos incrustaciones de oración
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración es convertida']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('vincentpremise/mps-invoice-product-BAAI_bge_large_en_v1.5v2')
model = AutoModel.from_pretrained('vincentpremise/mps-invoice-product-BAAI_bge_large_en_v1.5v2')

# 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 el promediado. En este caso, promediado medio.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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