| license: mit | |
| base_model: klue/bert-base | |
| tags: | |
| - bert | |
| - lora | |
| - korean | |
| - text-classification | |
| - sentiment-analysis | |
| language: | |
| - ko | |
| datasets: | |
| - nsmc | |
| # NSMC 감정 분석 LoRA 모델 | |
| NSMC 데이터셋으로 파인튜닝된 한국어 감정 분석 모델입니다. | |
| ## 모델 설명 | |
| - **베이스 모델**: klue/bert_base | |
| - **파인 튜닝 방업**: LoRA | |
| - **언어**: 한국어 | |
| ## 성능 | |
| - **최종 성능**: 85% | |
| ## 학습정보 | |
| ### 데이터셋 | |
| -**이름**: NSMC | |
| -**학습 데이터**:10000 | |
| ### 학습 설정 | |
| -**에폭**:3 | |
| ## 사용 방법 | |
| ```python | |
| from peft import PeftModel | |
| # 베이스 모델 로드 (분류용) | |
| print("베이스 모델 로딩") | |
| base_model_reload = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( | |
| "klue/bert-base", | |
| num_labels=2 | |
| ) | |
| # 업로드한 LoRA 어댑터 로드 | |
| print(f"LoRA 어댑터 로딩: Cyplus72/nsmc-sentiment-lora") | |
| model_reload = PeftModel.from_pretrained(base_model_reload, model_name_upload) | |
| tokenizer_reload = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_upload) | |
| # GPU로 이동 | |
| device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") | |
| model_reload = model_reload.to(device) | |
| model_reload.eval() | |
| print("모델 로드 완료!") | |
| print("이제 이 코드로 어디서든 내 모델을 사용할 수 있습니다!") | |
| ``` | |
| **Note**: 이 모델은 교육 목적으로 만들어졌습니다. | |