Bart Log Summarization

🚀 日誌總結模型

本模型是一個經過微調的模型，用於總結任何軟件的日誌，能夠高效提取關鍵信息，為軟件日誌的處理提供便利。

🚀 快速開始

本模型是基於facebook/bart-base微調得到的日誌總結模型，可用於對日誌語句進行抽象性總結。它在由GPT 3.5創建的合成數據庫上進行了訓練。

✨ 主要特性

BART是一種Transformer編解碼器（seq2seq）模型，具有雙向（類似BERT）編碼器和自迴歸（類似GPT）解碼器。BART通過以下方式進行預訓練：

1. 使用任意噪聲函數破壞文本。
2. 學習一個模型來重構原始文本。

BART在針對文本生成（如總結、翻譯）進行微調時特別有效，但在理解任務（如文本分類、問答）中也表現出色。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，可參考transformers庫的官方安裝說明進行安裝。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSeq2SeqLM

# Load the fine-tuned model and tokenizer
model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('VidhuMathur/bart-log-summarization')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-base')

# Create a summarization pipeline using the fine-tuned model and tokenizer
model_pipeline = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)

# Example log text for summarization
text = "summarize: 2023-11-15T19:39:02.238394189Z stderr F 2023-11-15 19:39:02,237 INFO [__main__] [server.py:32] [trace_id=6011fa67839c66d0d44542ec0f996416 span_id=8aed01d1fe2a3174 resource.service.name=00688f8f-1904-429a-80b9-06b2c92df17d trace_sampled=True] - executed query: SELECT * FROM profiles WHERE id = '1529' , time taken: 0:00:00.000541"

# Generate a summary using the model
summary = model_pipeline(text)

# Print the generated summary
print(summary[0]['summary_text'])

高級用法

文檔未提供高級用法示例，可根據實際需求對代碼進行擴展，例如調整pipeline的參數以優化總結效果。

📚 詳細文檔

模型信息

📄 許可證

本模型使用MIT許可證。