Push model using huggingface_hub.

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,230 @@
+---
+library_name: setfit
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+metrics:
+- accuracy
+widget:
+- text: La falta de entrega de la denuncia en el momento de la infracción, sin causa
+    que lo impida, genera indefensión y la invalida.
+- text: No es verdad que condujera bajo los efectos del alcohol. No había ingerido
+    ninguna bebida alcohólica, la prueba debió estar mal hecha.
+- text: Se sanciona sin explicar motivadamente las razones por las que se considera
+    acreditada la comisión de la infracción, pese a lo alegado por el interesado.
+- text: Reclamo que se practique una reconstrucción de los hechos para demostrar que
+    la colisión se produjo por una maniobra imprudente del otro conductor.
+- text: La sanción no está suficientemente motivada, pues no se justifica la valoración
+    de la prueba efectuada ni el rechazo de las pruebas propuestas por el interesado.
+pipeline_tag: text-classification
+inference: true
+base_model: desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus
+model-index:
+- name: SetFit with desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus
+  results:
+  - task:
+      type: text-classification
+      name: Text Classification
+    dataset:
+      name: Unknown
+      type: unknown
+      split: test
+    metrics:
+    - type: accuracy
+      value: 0.8
+      name: Accuracy
+---
+
+# SetFit with desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus
+
+This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus](https://huggingface.co/desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.
+
+The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
+
+1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
+2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** SetFit
+- **Sentence Transformer body:** [desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus](https://huggingface.co/desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus)
+- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
+- **Maximum Sequence Length:** 4096 tokens
+- **Number of Classes:** 15 classes
+<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
+- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
+- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
+
+### Model Labels
+| Label | Examples                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
+|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 49    | <ul><li>'Rechazo la veracidad de los hechos denunciados. Mi vehículo estaba correctamente estacionado, no obstaculizando ninguna salida.'</li><li>'Es incierto que circulara haciendo uso del teléfono móvil. En todo momento mantuve ambas manos en el volante.'</li><li>'Rechazo la acusación de no respetar el ceda el paso. Hice la incorporación con precaución y cuando no venía ningún vehículo.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                   |
+| 269   | <ul><li>'Pido que se decrete la suspensión de la ejecutividad de la sanción, en aplicación del artículo 117.2 de la Ley 39/2015, por la vulneración de derechos fundamentales en que se ha incurrido en su imposición.'</li><li>'Intereso la paralización temporal de la efectividad de la resolución sancionadora, al amparo del artículo 117 de la Ley 39/2015, por carecer de los presupuestos fácticos y jurídicos que la justifiquen.'</li><li>'Pido que se acuerde la medida cautelar de suspensión de la ejecución de la resolución sancionadora, conforme al artículo 117.2 de la Ley 39/2015, por la nulidad de pleno derecho de la que adolece.'</li></ul> |
+| 2014  | <ul><li>'Imponer la sanción en su grado máximo vulnera el principio de proporcionalidad, al no estar justificada la gravedad de la conducta.'</li><li>'La multa impuesta resulta excesiva y desproporcionada en relación con la escasa gravedad de la infracción cometida.'</li><li>'Aplicar la sanción en su mitad superior infringe el principio de proporcionalidad, al no concurrir circunstancias agravantes que lo justifiquen.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                     |
+| 78    | <ul><li>'Se está invirtiendo la carga de la prueba, correspondiendo a la administración y no al denunciado probar la culpabilidad, violando así la presunción de inocencia.'</li><li>'Se me está privando de mi derecho a la presunción de inocencia al condenarme sin pruebas incontrovertibles, basándose en simples indicios no confirmados.'</li><li>'No se han aportado evidencias que desvirtúen mi presunción de inocencia y acrediten sin lugar a dudas que cometí la infracción.'</li></ul>                                                                                                                                                                 |
+| 32    | <ul><li>'La infracción imputada no está adecuadamente tipificada en la normativa, vulnerando el principio de tipicidad.'</li><li>'Se está haciendo una interpretación analógica de la norma sancionadora, incompatible con las exigencias del principio de tipicidad.'</li><li>'Se está conculcando el principio de tipicidad al sancionarme por una conducta que no está específicamente prohibida en la ley.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                            |
+| 12    | <ul><li>'La infracción de exceso de velocidad se produjo debido a un fallo repentino en el limitador de velocidad del vehículo, que no pude controlar.'</li><li>'No pude respetar el semáforo en ámbar al fallarme inesperadamente los frenos, teniendo que seguir la marcha hasta poder detenerme.'</li><li>'El semáforo en rojo fue rebasado al quedarse sin frenos mi vehículo de manera inesperada, siéndome imposible detenerme a tiempo.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                            |
+| 2017  | <ul><li>'Rechazo haber obstaculizado la fluidez circulatoria al detenerme en doble fila. Permanecí en el coche preparado para moverme si era necesario.'</li><li>'Niego haber obstaculizado el tráfico al estacionar en doble fila. Permanecí en el vehículo en todo momento para reanudar la marcha en caso necesario.'</li><li>'Es falso que entorpeciera el paso de vehículos durante mi parada. Fue en un lugar permitido y durante escasos minutos.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                  |
+| 304   | <ul><li>'Solicito que se tome declaración a mi acompañante, quien puede testificar que fue él quien condujo el vehículo en el momento de la infracción.'</li><li>'Pido que se tome declaración al mecánico que revisó mi vehículo y que puede confirmar que los frenos fallaron, impidiéndome detenerme ante la señal de stop.'</li><li>'Ruego que se tome declaración a los testigos presenciales que pueden confirmar que realicé la maniobra respetando la prioridad.'</li></ul>                                                                                                                                                                                  |
+| 2027  | <ul><li>'Es falso que no respetara la señal de prohibido cambiar de carril. Realicé la maniobra de cambio antes de llegar a la misma.'</li><li>'Niego haberme saltado la señal de prohibido circular los días impares. Era un día de circulación permitida para mi número de matrícula.'</li><li>'No desobedecí la señal de prohibido circular a más de 30 km/h. En ningún momento superé dicho límite de velocidad.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                      |
+| 357   | <ul><li>'La resolución sancionadora carece de la debida motivación, al no explicar de forma clara y precisa las razones que justifican la imposición de la sanción.'</li><li>'No se expresan en la resolución sancionadora, con la claridad y precisión requeridas, los argumentos que fundamentan la desestimación de las pruebas propuestas y practicadas, lo que evidencia su falta de motivación.'</li><li>'La sanción impuesta adolece de falta de motivación, al no detallar los elementos de juicio que llevan a apreciar la existencia de negligencia en la conducta del infractor.'</li></ul>                                                               |
+| 2002  | <ul><li>'Se ha omitido un requisito esencial para la validez de la denuncia al no notificarla en el acto, lo que vicia todo el procedimiento.'</li><li>'La ausencia de notificación en el acto, pudiendo hacerse, constituye un defecto invalidante de la denuncia.'</li><li>'Se ha prescindido de un trámite esencial del procedimiento al no notificar la denuncia en el acto, lo que determina su nulidad.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                             |
+| 994   | <ul><li>'Demando que se incorpore la fotografía que demuestra la posición de mi vehículo y que desmiente la versión del agente.'</li><li>'Reclamo que se aporte la fotografía de la zona peatonal donde presuntamente circulé, para demostrar que estaba habilitada para carga y descarga en ese momento.'</li><li>'Intereso que se aporte la fotografía del carril bus que supuestamente invadí, para constatar que estaba habilitado para tráfico mixto a esa hora.'</li></ul>                                                                                                                                                                                     |
+| 42    | <ul><li>'El principio de legalidad impide sancionar conductas que, aun siendo similares a las tipificadas, no encajan exactamente en la descripción legal.'</li><li>'Se ha sancionado una conducta que no está expresa, clara e inequívocamente tipificada, contraviniendo así el principio de legalidad.'</li><li>'Se ha ignorado el principio de legalidad al imponer una sanción por unos hechos que no encajan en la descripción legal de la infracción.'</li></ul>                                                                                                                                                                                              |
+| 1002  | <ul><li>'La denuncia es inválida al notificarse cuando la infracción leve ya estaba prescrita por el transcurso de más de 3 meses.'</li><li>'Procede apreciar la prescripción de la infracción grave, pues entre la comisión de los hechos y la notificación de la denuncia transcurrieron más de 6 meses.'</li><li>'Procede aplicar la prescripción de la infracción grave, al notificarse la denuncia cuando ya habían transcurrido más de 6 meses desde su comisión.'</li></ul>                                                                                                                                                                                   |
+| 1001  | <ul><li>'El error en la fecha de la infracción consignada en la denuncia constituye un defecto de forma determinante de su nulidad.'</li><li>'La denuncia no especifica con claridad el tipo de infracción cometida, generando indefensión al denunciado.'</li><li>'No se ha hecho constar en la denuncia la identificación del agente denunciante, lo que supone un defecto de forma.'</li></ul>                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Accuracy |
+|:--------|:---------|
+| **all** | 0.8      |
+
+## Uses
+
+### Direct Use for Inference
+
+First install the SetFit library:
+
+```bash
+pip install setfit
+```
+
+Then you can load this model and run inference.
+
+```python
+from setfit import SetFitModel
+
+# Download from the 🤗 Hub
+model = SetFitModel.from_pretrained("desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-setfit")
+# Run inference
+preds = model("La falta de entrega de la denuncia en el momento de la infracción, sin causa que lo impida, genera indefensión y la invalida.")
+```
+
+<!--
+### Downstream Use
+
+*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Set Metrics
+| Training set | Min | Median | Max |
+|:-------------|:----|:-------|:----|
+| Word count   | 14  | 22.4   | 37  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 12    | 16                    |
+| 32    | 18                    |
+| 42    | 16                    |
+| 49    | 16                    |
+| 78    | 18                    |
+| 269   | 17                    |
+| 304   | 16                    |
+| 357   | 13                    |
+| 994   | 18                    |
+| 1001  | 18                    |
+| 1002  | 18                    |
+| 2002  | 16                    |
+| 2014  | 19                    |
+| 2017  | 17                    |
+| 2027  | 19                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (24, 24)
+- num_epochs: (1, 1)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 8
+- body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
+- head_learning_rate: 2e-05
+- loss: CosineSimilarityLoss
+- distance_metric: cosine_distance
+- margin: 0.25
+- end_to_end: False
+- use_amp: False
+- warmup_proportion: 0.1
+- seed: 42
+- eval_max_steps: -1
+- load_best_model_at_end: False
+
+### Training Results
+| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss |
+|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0059 | 1    | 0.2923        | -               |
+| 0.2941 | 50   | 0.143         | -               |
+| 0.5882 | 100  | 0.1346        | -               |
+| 0.8824 | 150  | 0.0339        | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.0.3
+- Sentence Transformers: 2.6.1
+- Transformers: 4.38.2
+- PyTorch: 2.2.1+cu121
+- Datasets: 2.18.0
+- Tokenizers: 0.15.2
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+```bibtex
+@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
+    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
+    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
+    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
+    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
+    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
+    publisher = {arXiv},
+    year = {2022},
+    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,42 @@
+{
+  "_name_or_path": "desarrolloasesoreslocales/bert-leg-al-corpus",
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "attention_window": [
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512,
+    512
+  ],
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 4098,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.38.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 52000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "2.6.1",
+    "transformers": "4.38.2",
+    "pytorch": "2.2.1+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null
+}

config_setfit.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "normalize_embeddings": false,
+  "labels": null
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4dd447698a0984f2ece3b279e2cd3f3af8dd419b9c519f3d02d074141a284af3
+size 514944880

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ca9ca59fadd66e73bcc116b14cb627f5f679d92d7ab0ca6feeff049dce55cb5a
+size 93247

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 4096,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": true,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,58 @@
+{
+  "add_prefix_space": true,
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "51999": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": true,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "errors": "replace",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "max_len": 512,
+  "model_max_length": 4096,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "RobertaTokenizer",
+  "trim_offsets": true,
+  "unk_token": "<unk>"
+}