Autonlp More Fine Tune 24465520 26265898

🚀 AutoNLPを使用して学習されたモデル

AutoNLPを用いて学習された抽出型質問応答モデルです。このモデルは特定の質問に対する回答を文脈から抽出することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルは抽出型質問応答の問題を解くためにAutoNLPを使用して学習されました。以下の情報がモデルに関連しています。

• 問題の種類: 抽出型質問応答
• モデルID: 26265898
• CO2排出量 (グラム): 82.78379967029494

検証指標

• 損失: 0.5732079148292542

📦 インストール

このモデルを使用するために特別なインストール手順は必要ありません。ただし、APIを使用するためのアクセストークンが必要です。

💻 使用例

基本的な使用法

cURLを使用してこのモデルにアクセスすることができます。

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"question": "Who loves AutoNLP?", "context": "Everyone loves AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/teacookies/autonlp-more_fine_tune_24465520-26265898

高度な使用法

Python APIを使用してモデルを操作することもできます。

import torch

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("teacookies/autonlp-more_fine_tune_24465520-26265898", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("teacookies/autonlp-more_fine_tune_24465520-26265898", use_auth_token=True)

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

question, text = "Who loves AutoNLP?", "Everyone loves AutoNLP"

inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')

start_positions = torch.tensor([1])

end_positions = torch.tensor([3])

outputs = model(**inputs, start_positions=start_positions, end_positions=end_positions)

loss = outputs.loss

start_scores = outputs.start_logits

end_scores = outputs.end_logits

📚 ドキュメント

⚠️ 重要提示

このモデルを使用するには、APIキーが必要です。APIキーを取得して、コード内のYOUR_API_KEYを置き換えてください。

💡 使用建议

モデルの性能を向上させるために、より多くのデータで微調整することをおすすめします。また、異なるハイパーパラメータを試して、最適な設定を見つけることもできます。