happy transformer

happy transformer

ドキュメントとニュース: happytransformer.com

Discord サーバーに参加してください:

happy transformer使用すると、NLP Transformer モデルを使った推論の微調整と実行が簡単になります。

3.0.0

1. トレーニング用の DeepSpeed
2. トレーニングと推論用の Apple の MPS
3. WandB によるトレーニングの実行を追跡する
4. トレーニング用に提供されたデータは、トレーニングと評価用に自動的に分割されます。
5. モデルを Hugging Face のモデル ハブに直接プッシュします

重大な変更を含む完全な 3.0.0 アップデートについては、こちらをご覧ください。

タスク

タスク	推論	トレーニング
テキストの生成	✔	✔
テキストの分類	✔	✔
単語の予測	✔	✔
質問への回答	✔	✔
テキストからテキストへ	✔	✔
次の文の予測	✔
トークンの分類	✔

クイックスタート

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 

メンテナー

• Eric Fillion リードメンテナー
• テッド・ブラウンロウ・メンテナー

チュートリアル

トレーニングによるテキスト生成 (GPT-Neo)

テキスト分類 (トレーニング)

テキスト分類 (ヘイトスピーチ検出)

テキスト分類（感情分析）

トレーニングによる単語予測 (DistilBERT、RoBERTa)

トップ T5 モデル

文法修正

文法修正モデルを微調整する