Bart Base Samsum

🚀 bart-base-samsum

bart-base-samsum 模型借助 Amazon SageMaker 和全新的 Hugging Face 深度学习容器进行训练，可有效用于文本摘要任务，为用户提供便捷的文本摘要解决方案。

🚀 快速开始

本模型使用 Amazon SageMaker 和新的 Hugging Face 深度学习容器进行训练。

你可以在 此处 找到笔记本，在 此处 找到参考博客文章。

更多信息请查看：

• 🤗 Transformers 文档：Amazon SageMaker
• 示例笔记本
• Amazon SageMaker 的 Hugging Face 文档
• Python SDK SageMaker 的 Hugging Face 文档
• 深度学习容器

✨ 主要特性

• 训练环境：利用 Amazon SageMaker 和 Hugging Face 深度学习容器进行训练。
• 应用场景：适用于文本摘要任务。

📚 详细文档

超参数

{
    "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
}

训练结果

评估结果

💻 使用示例

基础用法

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)

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。