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 +1,271 @@
+---
+base_model: mini1013/master_domain
+library_name: setfit
+metrics:
+- metric
+pipeline_tag: text-classification
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: glowjin 차량용커피포트 주전자 가열 휴대용 여행 무광 블랙(12v24v 차량용) 업그레이드USB 무광블랙(12v24v 차량용)
+    글로우진(glowjin)
+- text: 카프트 디자인 코일매트 카매트 자동차 발 매트 전차종 베이지 톰B 라인 1열 브라운_M라인_트렁크매트 안녕하십니카
+- text: 아임반 자동차 사각 허깅 쿠션 차량용 다용도 허그 쿠션 피칸브라운 주식회사 아임반
+- text: 초보운전 스티커 자석 탈부착 고휘도 반사 초보운전 가로사각 M 미디엄 01 스마일 [임산부가타고있어요]_정사각_02.임산부가 운전해요-핑크
+    퍼즈
+- text: 겨울철 환절기 건조 차량용가습기 독일 차량 탑재 가습 01 1_10 플러그인 모델 라벤더 아로마테 플러스라인
+inference: true
+model-index:
+- name: SetFit with mini1013/master_domain
+  results:
+  - task:
+      type: text-classification
+      name: Text Classification
+    dataset:
+      name: Unknown
+      type: unknown
+      split: test
+    metrics:
+    - type: metric
+      value: 0.56449056059951
+      name: Metric
+---
+
+# SetFit with mini1013/master_domain
+
+This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) 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:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
+- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
+- **Maximum Sequence Length:** 512 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
+|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 0.0   | <ul><li>'5파이 발광다이오드 고휘도LED 5파이 화이트 와이어용 3V 5파이 화이트 올파츠'</li><li>'5파이 발광다이오드 고휘도LED 5파이 화이트 와이어용 3V 5파이 옐로우 올파츠'</li><li>'3M PPF 보호필름 블루/레드 무황변 자가복원 61cmX10cm 3M PPF필름-블루 30cm x 10cm 케미칼멘토'</li></ul>                                                                                                               |
+| 8.0   | <ul><li>'[메이튼] 차량용 목쿠션 목베개 목받침 헤드레스트 메모리폼 프리미엄 메모리폼 목쿠션 블랙 1P 우파몰'</li><li>'테슬라 모델X S 3 Y 전기 마사지 허리 쿠션 USB 포트 요추 진동 기계 경추 머리받침 진동 마사지 타입 - 연두색머리베개+허리등 라인써클'</li><li>'1+1 핫딜 M4U 맘스포유 패브릭 유모차 안전벨트+안전바 커버 M(18.5x21cm) 곰이_토니 이케이원'</li></ul>                                                                         |
+| 4.0   | <ul><li>'핏테라 불고 빨고 365 무선 차량용 청소기 강력 에어건 흡입력  디이브'</li><li>'[불스원] 레인OK 유막제거 이지그립+발수코팅 이지그립 SET  (주)불스원'</li><li>'더클래스 안티포그 김서림방지제 100ml  주식회사 엔공구'</li></ul>                                                                                                                                                         |
+| 11.0  | <ul><li>'전국장착가능 245 50 20 펠리세이드 미쉐린 프라이머시 투어 AS 2455020_미쉐린 프라이머시 투어 AS_티스테이션 홈플러스송도점 방문 장착 티앤에이 주식회사'</li><li>'피렐리 뉴PZ4 255/35R20 , 2553520 PZERO PZ4 NCS VOL 여름용  아트휠'</li><li>'Xmomx 범용 가죽 핸들 커버 38.1cm(15인치) 통기성 자동 커버409028 Beige 피치상사'</li></ul>                                                               |
+| 13.0  | <ul><li>'대용량 USB 침실 2L 거실 3구 가습기 무드등 저소음  해피함피'</li><li>'2L USB 가습기 저소음 거실 3구 대용량 무드등 침실  스마일쓰리'</li><li>'r600a 냉매 프레온 셀프 자동차 충전 에어컨 인버터 냉장고 R600A 5kg 작은매력소'</li></ul>                                                                                                                                              |
+| 10.0  | <ul><li>'차키케이스 TPU키케이스 커버 자동차 키링 기아3 기아_기아10_실버라인_스카이블루 유니버스 파라'</li><li>'잇츠 자동차 진공 청소기 독일제 휴대용 무선 미니 핸디 A3 15000PA 1. 화이트 20000pa 2. 블랙 20000pa 잇츠컴퍼니'</li><li>'[카버샵 더컵 더컵박스] 자동차 디지털 스마트키 스마트폰 핸드폰 차키 오토도어 현대_A 더컵박스_지프_B 주식회사 카버샵'</li></ul>                                                                      |
+| 12.0  | <ul><li>'그랜져TG 3.3 373003C120 373003C125 알터네이터 재생 발전기 회수불가 오토풀리 타입 (택배착불) 파츠원'</li><li>'K&N 99-5000 99-5050 에어필터 크리너 크리닝 키트 세척 및 오일링 단품:99-0606 파워크린 일도산업주식회사'</li><li>'로드 전기 번호키 자전거 자물쇠 로드자전거자물쇠 아리기획'</li></ul>                                                                                                   |
+| 1.0   | <ul><li>'불스원 그라스 디퓨저 블랙베리&체리 105ml  그린팩토리'</li><li>'벨르아망 차량용방향제 리필키트 에어도넛 차량용방향제 블랙체리(향강도5) (주)디에스엔티'</li><li>'벤볼릭 명품 차량용 방향제 송풍구 차량 석고 고급 자동차 클린코튼 실버1세트 블랙＋실버 （50%할인）_블랙체리_헤스페리데스 벤볼릭'</li></ul>                                                                                                                   |
+| 3.0   | <ul><li>'쏠라이트 자동차배터리 CMF40L 차량용 공구대여 올뉴모닝배터리 교체 반납 델코 (DF/DIN)_DF60L_②공구대여안함+폐전지반납 대성 밧데리'</li><li>'델코 DF90L 반납조건 공구대여 |DF90L DF90L-택배_(★)공구대여+수거예약+폐전지수거_90ah-반납조건-(★)발송3일후예약 주식회사 파워테크'</li><li>'델코 AGM60(LN2) 배터리반납조건 공구대여 직영장착 택배|LN2 LN2(AGM60)-택배_(★)공구대여+수거예약+폐전지수거_60ah-반납조건-(★)발송3일후예약 주식회사 파워테크'</li></ul> |
+| 14.0  | <ul><li>'케이엠모터스 충잘 무선충전 거치대 충잘ver.3 무선충전 거치대(패키지형)_LED화이트+사은품 3종+3.0고속충전기 (주)케이지트러스트'</li><li>'전기 자전거용 납산 배터리 충전기 스쿠터 휠체어 GX16 커넥터 36V 2A 41.4V UK 원템하우스'</li><li>'아이엠듀 차량용 핸드폰 거치대 무중력 중력 거치대 호환 차량용 무중력 핸드폰 거치대+숏크래들 아이킨'</li></ul>                                                                                |
+| 7.0   | <ul><li>'Rhino-Rack 어댑터 브래킷 파이오니어 크로스바 코뿔소 공병 삽 브래킷 위즈덤홀릭'</li><li>'블랙(BK-01) 네오가드 싱글패키지 (4도어 1대분) 블랙(BK-01) (주)가디언'</li><li>'하마몰/ 비발디 더블룸 다기세트  (주)하마토라인터내셔널'</li></ul>                                                                                                                                             |
+| 9.0   | <ul><li>'코일 어셈블리－이그니션 2730123900  주식회사 송암씨앤씨'</li><li>'Powstation-20/60/80 cm 자동차 타이어 공기 주입 호스, 수축 핸드 에어 펌프 연장 튜브 어댑터 01 Not deflate 즐거운유하'</li><li>'망치 야크 (Tsuchiya Yac) 차내 용품 커튼 러너 후소 2 15 개들이 CV-203 03 의자 용 영원테크'</li></ul>                                                                                     |
+| 2.0   | <ul><li>'면발광LED COBLED바 스트립 플렉시블 줄조명 5M롤 AW B(5V COB LED)_B(블루) 마니LED'</li><li>'면발광LED COBLED바 스트립 플렉시블 줄조명 5M롤 AW A(12V COB LED)_RGB 마니LED'</li><li>'[튜닝인증]합법 크리스탈 LED S25 방향지시등 후진등 정지등 레드_SUPER RED(정지등)_BA15S(인증) 주식회사 엔바이어스'</li></ul>                                                                          |
+| 5.0   | <ul><li>'블랙슈트 자동차재떨이 재털이 블랙 건강랩'</li><li>'메이튼 토레스 용품 70도 트렁크 히든 정리함 A타입 70도 히든 트렁크 정리함 A타입 (주)메이튼'</li><li>'와인 프레스티지 재떨이 차량용재떨이  주식회사 퍼스트에스'</li></ul>                                                                                                                                                               |
+| 6.0   | <ul><li>'토탈 플루이드 매틱 LV MV 20L 오토미션오일  베스트 SHOP'</li><li>'탕게 폴리탱크 블랙 등유통 캠핑 기름통 10L_어스 그레이 포스트욘'</li><li>'SK엔무브 지크 X10 0W-20 1L (ZIC X10)  (주)플레이그라운드코리아'</li></ul>                                                                                                                                                   |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Metric |
+|:--------|:-------|
+| **all** | 0.5645 |
+
+## 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("mini1013/master_cate_lh20")
+# Run inference
+preds = model("아임반 자동차 사각 허깅 쿠션 차량용 다용도 허그 쿠션 피칸브라운 주식회사 아임반")
+```
+
+<!--
+### 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   | 3   | 11.108 | 30  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 50                    |
+| 1.0   | 50                    |
+| 2.0   | 50                    |
+| 3.0   | 50                    |
+| 4.0   | 50                    |
+| 5.0   | 50                    |
+| 6.0   | 50                    |
+| 7.0   | 50                    |
+| 8.0   | 50                    |
+| 9.0   | 50                    |
+| 10.0  | 50                    |
+| 11.0  | 50                    |
+| 12.0  | 50                    |
+| 13.0  | 50                    |
+| 14.0  | 50                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (512, 512)
+- num_epochs: (20, 20)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 40
+- 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 |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0085  | 1    | 0.3868        | -               |
+| 0.4237  | 50   | 0.3164        | -               |
+| 0.8475  | 100  | 0.2453        | -               |
+| 1.2712  | 150  | 0.1471        | -               |
+| 1.6949  | 200  | 0.0782        | -               |
+| 2.1186  | 250  | 0.0675        | -               |
+| 2.5424  | 300  | 0.0429        | -               |
+| 2.9661  | 350  | 0.0257        | -               |
+| 3.3898  | 400  | 0.019         | -               |
+| 3.8136  | 450  | 0.0175        | -               |
+| 4.2373  | 500  | 0.0275        | -               |
+| 4.6610  | 550  | 0.0118        | -               |
+| 5.0847  | 600  | 0.0068        | -               |
+| 5.5085  | 650  | 0.0046        | -               |
+| 5.9322  | 700  | 0.0067        | -               |
+| 6.3559  | 750  | 0.0041        | -               |
+| 6.7797  | 800  | 0.0044        | -               |
+| 7.2034  | 850  | 0.0025        | -               |
+| 7.6271  | 900  | 0.0004        | -               |
+| 8.0508  | 950  | 0.0002        | -               |
+| 8.4746  | 1000 | 0.0001        | -               |
+| 8.8983  | 1050 | 0.0002        | -               |
+| 9.3220  | 1100 | 0.0001        | -               |
+| 9.7458  | 1150 | 0.0001        | -               |
+| 10.1695 | 1200 | 0.0001        | -               |
+| 10.5932 | 1250 | 0.0001        | -               |
+| 11.0169 | 1300 | 0.0001        | -               |
+| 11.4407 | 1350 | 0.0001        | -               |
+| 11.8644 | 1400 | 0.0001        | -               |
+| 12.2881 | 1450 | 0.0001        | -               |
+| 12.7119 | 1500 | 0.0001        | -               |
+| 13.1356 | 1550 | 0.0001        | -               |
+| 13.5593 | 1600 | 0.0001        | -               |
+| 13.9831 | 1650 | 0.0001        | -               |
+| 14.4068 | 1700 | 0.0001        | -               |
+| 14.8305 | 1750 | 0.0001        | -               |
+| 15.2542 | 1800 | 0.0001        | -               |
+| 15.6780 | 1850 | 0.0001        | -               |
+| 16.1017 | 1900 | 0.0001        | -               |
+| 16.5254 | 1950 | 0.0001        | -               |
+| 16.9492 | 2000 | 0.0001        | -               |
+| 17.3729 | 2050 | 0.0001        | -               |
+| 17.7966 | 2100 | 0.0001        | -               |
+| 18.2203 | 2150 | 0.0001        | -               |
+| 18.6441 | 2200 | 0.0           | -               |
+| 19.0678 | 2250 | 0.0           | -               |
+| 19.4915 | 2300 | 0.0001        | -               |
+| 19.9153 | 2350 | 0.0001        | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.1.0.dev0
+- Sentence Transformers: 3.1.1
+- Transformers: 4.46.1
+- PyTorch: 2.4.0+cu121
+- Datasets: 2.20.0
+- Tokenizers: 0.20.0
+
+## 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 +1,29 @@
+{
+  "_name_or_path": "mini1013/master_item_lh",
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "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": 514,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.46.1",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.1.1",
+    "transformers": "4.46.1",
+    "pytorch": "2.4.0+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_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 sha256:932382a8904ca60ce5e28ca7724b642a5ebc8ab6a2e787c0931bf185c1549f79
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:074407c5265d2de3429ca75e961ce32ae6bc8db0fb93815233aaabeec4b84a59
+size 93215

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": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,66 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "[CLS]",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "eos_token": "[SEP]",
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 512,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}