Bart Base Samsum

🚀 bart-base-samsum

bart-base-samsum 模型藉助 Amazon SageMaker 和全新的 Hugging Face 深度學習容器進行訓練，可有效用於文本摘要任務，為用戶提供便捷的文本摘要解決方案。

🚀 快速開始

本模型使用 Amazon SageMaker 和新的 Hugging Face 深度學習容器進行訓練。

你可以在 此處 找到筆記本，在 此處 找到參考博客文章。

更多信息請查看：

• 🤗 Transformers 文檔：Amazon SageMaker
• 示例筆記本
• Amazon SageMaker 的 Hugging Face 文檔
• Python SDK SageMaker 的 Hugging Face 文檔
• 深度學習容器

✨ 主要特性

• 訓練環境：利用 Amazon SageMaker 和 Hugging Face 深度學習容器進行訓練。
• 應用場景：適用於文本摘要任務。

📚 詳細文檔

超參數

{
    "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
}

訓練結果

評估結果

💻 使用示例

基礎用法

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)

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。