Bart Base Samsum

🚀 bart-base-samsum

このモデルは、Amazon SageMakerと新しいHugging Faceのディープラーニングコンテナを使用して学習されました。このモデルは、会話の要約タスクに役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Amazon SageMakerと新しいHugging Faceのディープラーニングコンテナを使用して学習されました。

ノートブックはこちら、関連するブログ記事はこちらで見つけることができます。

詳細情報は以下を参照してください。

• 🤗 Transformers Documentation: Amazon SageMaker
• Example Notebooks
• Amazon SageMaker documentation for Hugging Face
• Python SDK SageMaker documentation for Hugging Face
• Deep Learning Container

✨ 主な機能

• Amazon SageMakerとHugging Faceのディープラーニングコンテナを利用した学習
• 会話の要約タスクに適用可能

📦 インストール

ドキュメント内に具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="philschmid/bart-base-samsum")

conversation = '''Jeff: Can I train a 🤗 Transformers model on Amazon SageMaker? 
Philipp: Sure you can use the new Hugging Face Deep Learning Container. 
Jeff: ok.
Jeff: and how can I get started? 
Jeff: where can I find documentation? 
Philipp: ok, ok you can find everything here. https://huggingface.co/blog/the-partnership-amazon-sagemaker-and-hugging-face                                           
'''
nlp(conversation)

📚 ドキュメント

ハイパーパラメータ

{
    "dataset_name": "samsum",
    "do_eval": true,
    "do_train": true,
    "fp16": true,
    "learning_rate": 5e-05,
    "model_name_or_path": "facebook/bart-base",
    "num_train_epochs": 3,
    "output_dir": "/opt/ml/model",
    "per_device_eval_batch_size": 8,
    "per_device_train_batch_size": 8,
    "seed": 7
}

学習結果

評価結果

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。