happy transformer

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문서 및 뉴스: happytransformer.com

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happy transformer 사용하면 NLP Transformer 모델을 통해 쉽게 미세 조정하고 추론을 수행할 수 있습니다.

3.0.0

1. 훈련용 DeepSpeed
2. 훈련 및 추론을 위한 Apple의 MPS
3. 훈련 실행을 추적하는 WandB
4. 훈련을 위해 제공된 데이터는 훈련 및 평가를 위한 부분으로 자동 분할됩니다.
5. Hugging Face의 모델 허브에 모델을 직접 푸시

여기에서 주요 변경 사항을 포함한 전체 3.0.0 업데이트에 대해 읽어보세요.

작업

작업	추론	훈련
텍스트 생성	✔	✔
텍스트 분류	✔	✔
단어 예측	✔	✔
질문 답변	✔	✔
텍스트-텍스트	✔	✔
다음 문장 예측	✔
토큰 분류	✔

빠른 시작

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 

유지관리자

• Eric Fillion 수석 유지관리자
• Ted Brownlow 유지관리자

튜토리얼

학습을 통한 텍스트 생성(GPT-Neo)

텍스트 분류(훈련)

텍스트 분류(증오심 표현 감지)

텍스트 분류(감성분석)

훈련을 통한 단어 예측(DistilBERT, RoBERTa)

상위 T5 모델

문법 교정

문법 교정 모델 미세 조정