happy transformer

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Documentação e notícias: happytransformer.com

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happy transformer facilita o ajuste fino e a realização de inferências com modelos do NLP Transformer.

3.0.0

1. DeepSpeed ​​para treinamento
2. MPS da Apple para treinamento e inferência
3. WandB para rastrear corridas de treinamento
4. Os dados fornecidos para treinamento são automaticamente divididos em partes para treinamento e avaliação
5. Envie modelos diretamente para o Model Hub do Hugging Face

Leia sobre a atualização 3.0.0 completa, incluindo alterações importantes aqui.

Tarefas

Tarefas	Inferência	Treinamento
Geração de texto	✔	✔
Classificação de texto	✔	✔
Previsão de palavras	✔	✔
Resposta a perguntas	✔	✔
Texto para Texto	✔	✔
Previsão da próxima frase	✔
Classificação de tokens	✔

Início 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 Líder
• Mantenedor Ted Brownlow

Tutoriais

Geração de texto com treinamento (GPT-Neo)

Classificação de texto (treinamento)

Classificação de texto (detecção de discurso de ódio)

Classificação de texto (análise de sentimento)

Previsão de palavras com treinamento (DistilBERT, RoBERTa)

Principais modelos T5

Correção gramatical

Ajustar um modelo de correção gramatical