MonteXiaofeng
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@@ -68,3 +68,55 @@ base_model:
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训练超参:全参数训练,max_length = 2048,lr=1e-5,batch_size=64,,验证集评估acc:86%
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![image-20240919141408659](./img/classify_exp.png)
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训练超参:全参数训练,max_length = 2048,lr=1e-5,batch_size=64,,验证集评估acc:86%
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![image-20240919141408659](./img/classify_exp.png)
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## how to use
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+
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+
```python
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+
from transformers import (
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AutoConfig,
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+
AutoModelForSequenceClassification,
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79 |
+
AutoTokenizer)
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+
import torch
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81 |
+
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82 |
+
model_dir = "BAAI/IndustryCorpus2_Classifier"
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83 |
+
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84 |
+
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
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85 |
+
model_dir,
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86 |
+
trust_remote_code=False,
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87 |
+
ignore_mismatched_sizes=False,
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88 |
+
).half().cuda().eval()
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89 |
+
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90 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
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91 |
+
model_dir,
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92 |
+
use_fast=True,
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93 |
+
token=None,
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94 |
+
trust_remote_code=False,
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+
)
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96 |
+
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+
config = AutoConfig.from_pretrained(
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+
model_dir,
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99 |
+
finetuning_task="text-classification",
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100 |
+
)
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101 |
+
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102 |
+
id2label = config.id2label
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+
print(id2label)
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label2id = config.label2id
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105 |
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print(label2id)
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sentence = "黄龙国际中心位于杭州市西湖区学院路77号,地处杭州黄龙商务区核心位置。项目以“新经济、新生态、新黄龙”的理念和“知识城市创新区”的项目定位,引领着杭州城市的产业升级和创新。\n黄龙国际中心主打“知识盒子”建筑设计,拥有时尚、新潮的建筑立面,聚集不同功能的独立建筑物,打造出包容开放又具有链接性的空间。项目在2018年4月一举斩获开发项目行业最高奖——广厦奖。\n项目整体分四期开发。一期G、H、I三幢楼宇由坤和自主开发建成,于2015年4月投入使用,于2015年5月获得了美国绿色建筑委员会颁发的LEED金级认证,并成功吸引蚂蚁金服、美图、有赞等国内互联网创新巨头率先入驻。\n2016年初,坤和引进万科作为该项目股权合作方通过双方优质资源共享,在产品品质、创新等方面得到全方位提升。\n二期A、B幢由美国KPF设计,并于2018年4月一举获得房地产开发项目行业最高奖——广厦奖。A、B幢写字楼于2018年10月投入使用,B幢与全球领先的创造者社区及空间和服务提供商——WeWork正式签约。商业K-lab于2018年12月28日正式开业。\n项目三期E、F幢已于2020年投入使用。四期C、D幢,计划于2021年底投入使用。\n项目总占地面积约8.7万方,总建筑面积约40万平方米,涵盖9栋国际5A写字楼及8万方K-lab商业新物种,以知识为纽带,打造成一个集商务、商业、教育、文化、娱乐、艺术、餐饮、会展等于一体的完整城市性生态体系。项目全部投入使用后,年租金收入将超6亿元。\n"
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result = tokenizer(
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[sentecnce],
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padding=False,
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max_length=2048,
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truncation=True,
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115 |
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return_tensors="pt",
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116 |
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).to("cuda")
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117 |
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result["input_ids"].to(dtype=torch.bfloat16)
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118 |
+
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119 |
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model_out = model(**result)
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120 |
+
predict_label_id = torch.argmax(model_out.logits, dim=-1).tolist()[0]
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121 |
+
predict_label_str = id2label[predict_label_id]
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122 |
+
```
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