happy transformer

happy transformer

Documentación y novedades: happytransformer.com

Únase a nuestro servidor de Discord:

happy transformer facilita el ajuste y la realización de inferencias con los modelos NLP Transformer.

3.0.0

1. DeepSpeed ​​para entrenar
2. MPS de Apple para entrenamiento e inferencia
3. WandB para rastrear carreras de entrenamiento
4. Los datos proporcionados para la capacitación se dividen automáticamente en porciones para la capacitación y la evaluación.
5. Empuje los modelos directamente al Model Hub de Hugging Face

Lea acerca de la actualización 3.0.0 completa, incluidos los cambios importantes, aquí.

Tareas

Tareas	Inferencia	Capacitación
Generación de texto	✔	✔
Clasificación de texto	✔	✔
Predicción de palabras	✔	✔
Respuesta a preguntas	✔	✔
Texto a texto	✔	✔
Predicción de la siguiente oración	✔
Clasificación de tokens	✔

Inicio rápido

pip install happytransformer

 from happytransformer import HappyWordPrediction
#--------------------------------------#
happy_wp = HappyWordPrediction ()  # default uses distilbert-base-uncased
result = happy_wp . predict_mask ( "I think therefore I [MASK]" )
print ( result )  # [WordPredictionResult(token='am', score=0.10172799974679947)]
print ( result [ 0 ]. token )  # am 

mantenedores

• Eric Fillion mantenedor principal
• Mantenedor de Ted Brownlow

Tutoriales

Generación de texto con entrenamiento (GPT-Neo)

Clasificación de textos (formación)

Clasificación de texto (detección de discurso de odio)

Clasificación de texto (análisis de sentimiento)

Predicción de palabras con entrenamiento (DistilBERT, RoBERTa)

Mejores modelos T5

Corrección gramatical

Ajustar un modelo de corrección gramatical