happy transformer

happy transformer

Документация и новости: Happytransformer.com

Присоединяйтесь к нашему Discord-серверу:

happy transformer позволяет легко настраивать и выполнять логические выводы с помощью моделей NLP Transformer.

3.0.0

1. DeepSpeed ​​для тренировок
2. MPS Apple для обучения и вывода
3. WandB для отслеживания тренировок
4. Данные, предоставляемые для обучения, автоматически разбиваются на части для обучения и оценки.
5. Отправляйте модели прямо в Hugging Face Model Hub.

О полном обновлении 3.0.0, включая критические изменения, читайте здесь.

Задачи

Задачи	Вывод	Обучение
Генерация текста	✔	✔
Классификация текста	✔	✔
Предсказание слов	✔	✔
Вопрос Ответ	✔	✔
Преобразование текста в текст	✔	✔
Прогнозирование следующего предложения	✔
Классификация токенов	✔

Быстрый старт

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 

Мейнтейнеры

• Эрик Филлион, ведущий специалист по обслуживанию
• Тед Браунлоу Сопровождающий

Учебники

Генерация текста с обучением (GPT-Neo)

Классификация текста (обучение)

Классификация текста (обнаружение разжигания ненависти)

Классификация текста (анализ настроений)

Предсказание слов с обучением (DistilBERT, RoBERTa)

Лучшие модели Т5

Грамматическая коррекция

Точная настройка модели исправления грамматики