Push model using huggingface_hub.
Browse files- README.md +213 -28
- config_setfit.json +2 -2
- model.safetensors +1 -1
- model_head.pkl +1 -1
README.md
CHANGED
@@ -10,11 +10,11 @@ tags:
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10 |
- text-classification
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11 |
- generated_from_setfit_trainer
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12 |
widget:
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13 |
-
- text:
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14 |
-
- text:
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15 |
-
- text:
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16 |
-
- text:
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17 |
-
- text:
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18 |
inference: true
|
19 |
model-index:
|
20 |
- name: SetFit with klue/roberta-base
|
@@ -28,7 +28,7 @@ model-index:
|
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28 |
split: test
|
29 |
metrics:
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30 |
- type: accuracy
|
31 |
-
value: 0.
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32 |
name: Accuracy
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33 |
---
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34 |
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@@ -60,28 +60,28 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
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60 |
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
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61 |
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62 |
### Model Labels
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63 |
-
| Label | Examples
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64 |
-
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65 |
-
| 1.0 | <ul><li>'
|
66 |
-
| 7.0 | <ul><li>'
|
67 |
-
| 12.0 | <ul><li>'
|
68 |
-
| 2.0 | <ul><li>'
|
69 |
-
| 8.0 | <ul><li>'
|
70 |
-
| 6.0 | <ul><li>'
|
71 |
-
| 0.0 | <ul><li>'
|
72 |
-
| 4.0 | <ul><li>'
|
73 |
-
| 9.0 | <ul><li>'
|
74 |
-
| 10.0 | <ul><li>'
|
75 |
-
| 11.0 | <ul><li>'
|
76 |
-
| 5.0 | <ul><li>'
|
77 |
-
| 3.0 | <ul><li>'
|
78 |
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79 |
## Evaluation
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80 |
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81 |
### Metrics
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82 |
| Label | Accuracy |
|
83 |
|:--------|:---------|
|
84 |
-
| **all** | 0.
|
85 |
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86 |
## Uses
|
87 |
|
@@ -101,7 +101,7 @@ from setfit import SetFitModel
|
|
101 |
# Download from the 🤗 Hub
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102 |
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_bt_test")
|
103 |
# Run inference
|
104 |
-
preds = model("
|
105 |
```
|
106 |
|
107 |
<!--
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@@ -153,10 +153,10 @@ preds = model("KYTRSTX face Towels 옵션없음 부자오타쿠")
|
|
153 |
|
154 |
### Training Hyperparameters
|
155 |
- batch_size: (512, 512)
|
156 |
-
- num_epochs: (
|
157 |
- max_steps: -1
|
158 |
- sampling_strategy: oversampling
|
159 |
-
- num_iterations:
|
160 |
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
|
161 |
- head_learning_rate: 0.01
|
162 |
- loss: CosineSimilarityLoss
|
@@ -171,9 +171,194 @@ preds = model("KYTRSTX face Towels 옵션없음 부자오타쿠")
|
|
171 |
- load_best_model_at_end: False
|
172 |
|
173 |
### Training Results
|
174 |
-
| Epoch
|
175 |
-
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176 |
-
| 0.
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177 |
|
178 |
### Framework Versions
|
179 |
- Python: 3.10.12
|
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|
10 |
- text-classification
|
11 |
- generated_from_setfit_trainer
|
12 |
widget:
|
13 |
+
- text: 맥 아이 브로우 스타일러 0.9g 1021762 링거링 페이즈
|
14 |
+
- text: 꾸띄르염색샴푸 시즌3 미라클 180ml 진갈색 최신상 블랙 조혜련 멋내기갈색1개+염색장갑&캡(사은품1세트) 엘로힘
|
15 |
+
- text: 비플레인 녹두 약산성 클렌징 워터 티슈 20매 옵션없음 1씨(c)
|
16 |
+
- text: '[1+1] 녹초엽 지루성두피 비듬 각질 가려움 두피토닉 100ml 옵션없음 망고유통'
|
17 |
+
- text: 괄사 목주름 크림 콜라겐 목탄력 세로목주름 넥크림 25ml 옵션없음 비엘하우스(Viel Haus)
|
18 |
inference: true
|
19 |
model-index:
|
20 |
- name: SetFit with klue/roberta-base
|
|
|
28 |
split: test
|
29 |
metrics:
|
30 |
- type: accuracy
|
31 |
+
value: 0.7807923714383017
|
32 |
name: Accuracy
|
33 |
---
|
34 |
|
|
|
60 |
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
61 |
|
62 |
### Model Labels
|
63 |
+
| Label | Examples |
|
64 |
+
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
65 |
+
| 1.0 | <ul><li>'루벤스 젤클렌져 1,000ml 옵션없음 별돌이네네일재료'</li><li>'크레아 네일 디자인팁 수제팁 택1 DMC 네일아트재료'</li><li>'세트 손톱깎이 신형 발톱깍기 고급 튀지않는 대형 TW9D05E10 단일색상 단일색상 트리플도매'</li></ul> |
|
66 |
+
| 7.0 | <ul><li>'Bronzer Tanning Lotion by 디자이너스킨 400ml 옵션없음 라이브프롬잇'</li><li>'[당일출고] 셀퓨전씨 레이저 UV 썬스크린 50ml(신형, SPF50+) 옵션없음 제이에이치컴퍼니'</li><li>'선몬랩 피토 워퍼 디펜스 선 스프레이 150ml X 2개 옵션없음 행복가계'</li></ul> |
|
67 |
+
| 12.0 | <ul><li>'케라시스 샤이닝케어 데미지 린스 4000ml × 2개 4000ml × 2개 유럽피아'</li><li>'수앤 오리진 블랙 단백질샴푸 700ml 옵션없음 다부자'</li><li>'밀크바오밥 세라 샴푸+트리트먼트 화이트머스크 1200ml 밀크바오밥'</li></ul> |
|
68 |
+
| 2.0 | <ul><li>'레몬꿀팩 라비오라 레몬 허니 브라이트닝 워시오프 팩 100g 외 제품들 워시오프 팩 100g + 코어탄력크림 50ml 쉼포니'</li><li>'참존 콘트롤 크림 단지형 225G 옵션없음 백프로덕트'</li><li>'13 에어뮤즈 멜라이드 패치스탠다드 아이패치 야외 5매 옵션없음 네이비몰'</li></ul> |
|
69 |
+
| 8.0 | <ul><li>'더 후 천기단 화현 단품 2종 [16시이전 주문시 당일 출고] LG대리점 상품 2종 단품(밸런서+로션) (주)여인닷컴'</li><li>'더쎄라 스템실 아이넥 크림 100ml 옵션없음 스테디세일러'</li><li>'VT 리들샷 100 엠플 50ml VT 리들샷 100 엠플 50ml 소울드림 주식회사'</li></ul> |
|
70 |
+
| 6.0 | <ul><li>'메이블린 뉴욕 슈퍼스테이 립 잉크 (new)그라운드 브레이커 주식회사 신세계라이브쇼핑'</li><li>'바이브랩 리바이브 테라피 헤어 브로우 래쉬 세럼 10ml 11203617 옵션없음 볼크'</li><li>'젬소 속눈썹영양제+두피or마스카라or컬링영양제 묶음 2.속눈썹영양제+컬링토닉영양제 주식회사 젬소(GEMSHO)'</li></ul> |
|
71 |
+
| 0.0 | <ul><li>'꽃을든남자 이모션 클래식 3종 특별기획 세트 옵션없음 주연유통'</li><li>'라운드랩 포 맨 1025 독도 올인원 플루이드 200ml+200ml (1+1) 옵션없음 강렬유통'</li><li>'니베아 맨 센서티브 쉐이빙 젤 면도젤 200ml 옵션없음 (주)에스티아이그룹'</li></ul> |
|
72 |
+
| 4.0 | <ul><li>'동시에 잡는 트윈케익 한방 21호 지속성을케이크 커버력과케이크 옵션없음 평강이'</li><li>'클리오 킬 커버 픽서 쿠션 15g(SPF50+) (리필)05호 샌드 무슈'</li><li>'빈토르테 미네랄 CC크림 자외선차단 SPF50+ 30g 옵션없음 토스토'</li></ul> |
|
73 |
+
| 9.0 | <ul><li>'동국제약 센텔리안24 마데카 엔자임 클렌징 파우더 60g x 1개 동국제약 센텔리안'</li><li>'브링그린 티트리시카센시티브클렌징워터500mL_NEW 브링그린 티트리시카센시티브클렌징워터500mL_ 로프트'</li><li>'나블러스비누 올리브비누 6개 1세트 나블러스솝 옵션없음 마루네방'</li></ul> |
|
74 |
+
| 10.0 | <ul><li>'센티드 캔들 인센스 L 블루_2120g '</li><li>'딥티크 뗌포 오드 퍼퓸 75ml 옵션없음 대박컴퍼니'</li><li>'디퓨저공병 디퓨저통 디퓨저 용기 옵션없음 상세설명참조/상세 설명 참조'</li></ul> |
|
75 |
+
| 11.0 | <ul><li>'데미염색약 어솔트 아리아c 딥라인 뿌염 흰머리 새치커버 셀프염색 밝은컬러 옵션없음 어니스트'</li><li>'미쟝센 파워스윙 슈퍼하드 크림 왁스 9 미디움 리젠트업 80g 옵션없음 와라즈'</li><li>'컬무스 헤어폼 데미 우에보쥬카라 컬폼 크림 볼륨 남자 헤어무스 에센스 캐러메이크휩 3A 플러스프로젝트'</li></ul> |
|
76 |
+
| 5.0 | <ul><li>'점 가리기 흉터 멍 자국 타투 문신 가리기 커버 가리개 옐로우내츄럴 x 1세트(일반형 1매 체험용) 해피라이프'</li><li>'남성 매너 여성 가리개 밴드 패치 가슴 살색 꼭지 원형(2P) 삼티아고'</li><li>'가위 눈썹수정가위 미용 7 가위 황금 전문 벤딩 도구 스테인레스 스틸 내마 모성 Curved scissors 리마105'</li></ul> |
|
77 |
+
| 3.0 | <ul><li>'아이깨끗해 프리미엄 클린 비건 폼 핸드솝 피오니향 450ml 1개 옵션없음 둘레푸드'</li><li>'산타마리아노벨라 올리오 데르모프로텍티보250ml 백화점 추천 옵션없음 씨플랩샵'</li><li>'방방곳곳 편운고 오일 30ml 옵션없음 쑤기쓰마켓'</li></ul> |
|
78 |
|
79 |
## Evaluation
|
80 |
|
81 |
### Metrics
|
82 |
| Label | Accuracy |
|
83 |
|:--------|:---------|
|
84 |
+
| **all** | 0.7808 |
|
85 |
|
86 |
## Uses
|
87 |
|
|
|
101 |
# Download from the 🤗 Hub
|
102 |
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_bt_test")
|
103 |
# Run inference
|
104 |
+
preds = model("맥 아이 브로우 스타일러 0.9g 1021762 링거링 페이즈")
|
105 |
```
|
106 |
|
107 |
<!--
|
|
|
153 |
|
154 |
### Training Hyperparameters
|
155 |
- batch_size: (512, 512)
|
156 |
+
- num_epochs: (40, 40)
|
157 |
- max_steps: -1
|
158 |
- sampling_strategy: oversampling
|
159 |
+
- num_iterations: 50
|
160 |
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
|
161 |
- head_learning_rate: 0.01
|
162 |
- loss: CosineSimilarityLoss
|
|
|
171 |
- load_best_model_at_end: False
|
172 |
|
173 |
### Training Results
|
174 |
+
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
175 |
+
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
|
176 |
+
| 0.0043 | 1 | 0.4073 | - |
|
177 |
+
| 0.2155 | 50 | 0.3974 | - |
|
178 |
+
| 0.4310 | 100 | 0.3321 | - |
|
179 |
+
| 0.6466 | 150 | 0.2856 | - |
|
180 |
+
| 0.8621 | 200 | 0.2398 | - |
|
181 |
+
| 1.0776 | 250 | 0.2024 | - |
|
182 |
+
| 1.2931 | 300 | 0.1625 | - |
|
183 |
+
| 1.5086 | 350 | 0.1178 | - |
|
184 |
+
| 1.7241 | 400 | 0.0749 | - |
|
185 |
+
| 1.9397 | 450 | 0.0534 | - |
|
186 |
+
| 2.1552 | 500 | 0.0426 | - |
|
187 |
+
| 2.3707 | 550 | 0.0347 | - |
|
188 |
+
| 2.5862 | 600 | 0.0325 | - |
|
189 |
+
| 2.8017 | 650 | 0.0302 | - |
|
190 |
+
| 3.0172 | 700 | 0.0271 | - |
|
191 |
+
| 3.2328 | 750 | 0.0239 | - |
|
192 |
+
| 3.4483 | 800 | 0.0229 | - |
|
193 |
+
| 3.6638 | 850 | 0.0216 | - |
|
194 |
+
| 3.8793 | 900 | 0.0166 | - |
|
195 |
+
| 4.0948 | 950 | 0.0081 | - |
|
196 |
+
| 4.3103 | 1000 | 0.0067 | - |
|
197 |
+
| 4.5259 | 1050 | 0.0046 | - |
|
198 |
+
| 4.7414 | 1100 | 0.0038 | - |
|
199 |
+
| 4.9569 | 1150 | 0.0039 | - |
|
200 |
+
| 5.1724 | 1200 | 0.0038 | - |
|
201 |
+
| 5.3879 | 1250 | 0.0036 | - |
|
202 |
+
| 5.6034 | 1300 | 0.0038 | - |
|
203 |
+
| 5.8190 | 1350 | 0.0038 | - |
|
204 |
+
| 6.0345 | 1400 | 0.0022 | - |
|
205 |
+
| 6.25 | 1450 | 0.0009 | - |
|
206 |
+
| 6.4655 | 1500 | 0.0004 | - |
|
207 |
+
| 6.6810 | 1550 | 0.0004 | - |
|
208 |
+
| 6.8966 | 1600 | 0.0003 | - |
|
209 |
+
| 7.1121 | 1650 | 0.0003 | - |
|
210 |
+
| 7.3276 | 1700 | 0.0002 | - |
|
211 |
+
| 7.5431 | 1750 | 0.0002 | - |
|
212 |
+
| 7.7586 | 1800 | 0.0003 | - |
|
213 |
+
| 7.9741 | 1850 | 0.0002 | - |
|
214 |
+
| 8.1897 | 1900 | 0.0002 | - |
|
215 |
+
| 8.4052 | 1950 | 0.0001 | - |
|
216 |
+
| 8.6207 | 2000 | 0.0001 | - |
|
217 |
+
| 8.8362 | 2050 | 0.0001 | - |
|
218 |
+
| 9.0517 | 2100 | 0.0002 | - |
|
219 |
+
| 9.2672 | 2150 | 0.0001 | - |
|
220 |
+
| 9.4828 | 2200 | 0.0001 | - |
|
221 |
+
| 9.6983 | 2250 | 0.0001 | - |
|
222 |
+
| 9.9138 | 2300 | 0.0001 | - |
|
223 |
+
| 10.1293 | 2350 | 0.0002 | - |
|
224 |
+
| 10.3448 | 2400 | 0.0001 | - |
|
225 |
+
| 10.5603 | 2450 | 0.0002 | - |
|
226 |
+
| 10.7759 | 2500 | 0.0004 | - |
|
227 |
+
| 10.9914 | 2550 | 0.0003 | - |
|
228 |
+
| 11.2069 | 2600 | 0.0001 | - |
|
229 |
+
| 11.4224 | 2650 | 0.0001 | - |
|
230 |
+
| 11.6379 | 2700 | 0.0001 | - |
|
231 |
+
| 11.8534 | 2750 | 0.0001 | - |
|
232 |
+
| 12.0690 | 2800 | 0.0001 | - |
|
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+
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