|
--- |
|
language: en |
|
tags: |
|
- text-classification |
|
- product-detection |
|
datasets: |
|
- your-dataset-name |
|
license: apache-2.0 |
|
model_name: Quintu/deberta-768-product-v1 |
|
library_name: transformers |
|
pipeline_tag: text-classification |
|
--- |
|
# Quintu/deberta-768-product-v1 |
|
|
|
Mô hình `Quintu/deberta-768-product-v1` được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản liên quan đến phát hiện loại sản phẩm. |
|
|
|
## Cách sử dụng |
|
|
|
Dưới đây là cách sử dụng mô hình này với thư viện `transformers`: |
|
|
|
```python |
|
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification |
|
|
|
# Tải mô hình và tokenizer |
|
model_name = "Quintu/deberta-768-product-v1" |
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) |
|
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) |
|
|
|
# Sử dụng mô hình để phân loại văn bản |
|
text = "This is an example text to classify." |
|
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") |
|
outputs = model(**inputs) |
|
|
|
# Dự đoán |
|
logits = outputs.logits |
|
print(logits) |
|
|
