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  1. README.md +31 -32
  2. model.safetensors +1 -1
  3. model_head.pkl +1 -1
README.md CHANGED
@@ -5,11 +5,11 @@ tags:
5
  - text-classification
6
  - generated_from_setfit_trainer
7
  widget:
8
- - text: Trouver un vol de Marseille à Berlin, merci.
9
- - text: La Corée du Nord a-t-elle des alertes de voyage que je devrais être conscientes
10
- - text: Combien de côtés dans un hexagone
11
- - text: Quelles sont les alertes pour le Mexique en ce moment ?
12
- - text: Des alertes de voyage en France sont-elles en vigueur ?
13
  metrics:
14
  - accuracy
15
  pipeline_tag: text-classification
@@ -46,17 +46,17 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
46
  - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
47
 
48
  ### Model Labels
49
- | Label | Examples |
50
- |:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
51
- | 0 | <ul><li>"S'il vous plaît, aidez-moi à réserver un endroit séjourner à Pittsburgh du lundi au vendredi"</li><li>'Réservez-moi une chambre du 11 au 15 novembre à Cali'</li><li>'Je souhaite réserver un hôtel à Rome.'</li></ul> |
52
- | 1 | <ul><li>'Trouvez-moi des vols aller-retour de LAX vers SFOX'</li><li>'Réservez un vol de Chicago à DC lundi et revenant mercredi'</li><li>'Réserver un vol pour New York, aller-retour.'</li></ul> |
53
- | 2 | <ul><li>'Y a-t-il des alertes de voyage pour la Syrie'</li><li>'La Corée du Nord a-t-elle des alertes de voyage que je devrais être conscientes'</li><li>'Y a-t-il des alertes de voyage pour le Japon ?'</li></ul> |
54
- | 8 | <ul><li>'Combien de côtés dans un hexagone'</li><li>'Quand Nintendo a-t-il été créé'</li><li>"Quelle taille d'essuie-glace cette voiture prend-t-elle"</li></ul> |
55
- | 3 | <ul><li>'Y a-t-il une limite de poids de bagage cabine'</li><li>'Quelles sont les règles concernant les bagages à main pour les vols Virgin Airlines'</li><li>'Quelles sont les règles pour les bagages à main?'</li></ul> |
56
- | 4 | <ul><li>'Comment dire «hôtel» en finnois'</li><li>"Si j'étais japonais, comment dirais-je que je suis touriste"</li><li>"Pouvez-vous traduire 'bonjour' en espagnol?"</li></ul> |
57
- | 5 | <ul><li>'Savez-vous qui je devrais contacter car mes valises ne sont pas arrivées'</li><li>'Je pense que mes bagages ont été perdus'</li><li>"J'ai perdu mes bagages, que dois-je faire?"</li></ul> |
58
- | 6 | <ul><li>"quelle est la porte d'embarquement pour mon vol AF847"</li><li>'Quand mon vol décollera-t-il'</li><li>' puis-je vérifier le statut de mon vol?'</li></ul> |
59
- | 7 | <ul><li>'Y a-t-il des activités touristiques amusantes en Australie'</li><li>'Donnez-moi une liste de choses à faire à Orlando'</li><li>'Pouvez-vous me suggérer des destinations de voyage?'</li></ul> |
60
 
61
  ## Uses
62
 
@@ -76,7 +76,7 @@ from setfit import SetFitModel
76
  # Download from the 🤗 Hub
77
  model = SetFitModel.from_pretrained("leaboussekeyt/setfit_model")
78
  # Run inference
79
- preds = model("Combien de côtés dans un hexagone")
80
  ```
81
 
82
  <!--
@@ -108,19 +108,19 @@ preds = model("Combien de côtés dans un hexagone")
108
  ### Training Set Metrics
109
  | Training set | Min | Median | Max |
110
  |:-------------|:----|:-------|:----|
111
- | Word count | 4 | 8.4302 | 16 |
112
 
113
  | Label | Training Sample Count |
114
  |:------|:----------------------|
115
- | 0 | 10 |
116
- | 1 | 10 |
117
- | 2 | 10 |
118
- | 3 | 10 |
119
- | 4 | 10 |
120
- | 5 | 10 |
121
- | 6 | 10 |
122
- | 7 | 10 |
123
- | 8 | 6 |
124
 
125
  ### Training Hyperparameters
126
  - batch_size: (32, 32)
@@ -144,11 +144,10 @@ preds = model("Combien de côtés dans un hexagone")
144
  ### Training Results
145
  | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
146
  |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
147
- | 0.0093 | 1 | 0.1927 | - |
148
- | 0.4630 | 50 | 0.0828 | - |
149
- | 0.9259 | 100 | 0.0139 | - |
150
- | 1.3889 | 150 | 0.0055 | - |
151
- | 1.8519 | 200 | 0.0036 | - |
152
 
153
  ### Framework Versions
154
  - Python: 3.11.11
 
5
  - text-classification
6
  - generated_from_setfit_trainer
7
  widget:
8
+ - text: Quand mon vol décollera-t-il
9
+ - text: Comment dire «hôtel» en finnois
10
+ - text: Qu'est-ce que je suis autorisé à prendre en cabine avec American Airlines
11
+ - text: est la meilleure cave du sud de la France
12
+ - text: devrais-je passer mon temps libre
13
  metrics:
14
  - accuracy
15
  pipeline_tag: text-classification
 
46
  - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
47
 
48
  ### Model Labels
49
+ | Label | Examples |
50
+ |:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
51
+ | 4 | <ul><li>'Pouvez-vous me dire comment dire «je ne parle pas beaucoup espagnol», en espagnol'</li><li>"Dites-moi comment dire: «C'est une belle matinée» en italien"</li><li>"Si j'étais japonais, comment dirais-je que je suis touriste"</li></ul> |
52
+ | 2 | <ul><li>'La Corée du Nord a-t-elle des alertes de voyage que je devrais être conscientes'</li><li>'Y a-t-il des alertes de voyage pour la Syrie'</li><li>'Y a-t-il une alerte de voyage pour la Russie'</li></ul> |
53
+ | 6 | <ul><li>'Y a-t-il des nouvelles sur le vol DL123'</li><li>'Quand allons-nous commencer à monter à bord de mon vol prévu'</li><li>'Quand mon vol décollera-t-il'</li></ul> |
54
+ | 5 | <ul><li>"Localiser les bagages perdus de Flight America Airlines à O'Hare"</li><li>"Perte des bagages sur Flight America Airlines à O'Hare"</li><li>'Je pense que mes bagages ont été perdus'</li></ul> |
55
+ | 7 | <ul><li>'Veuillez suggérer des activités touristiques amusantes à Tokyo'</li><li>'Si je vais à Evans, que dois-je faire'</li><li>'Quels sont les bons restaurants à Chicago'</li></ul> |
56
+ | 3 | <ul><li>'Voulez-vous me faire part des restrictions de bagage à main pour American Airlines'</li><li>'Restrictions de cabine pour les émirats arabes unis'</li><li>"Qu'est-ce que je suis autorisé à prendre en cabine avec American Airlines"</li></ul> |
57
+ | 0 | <ul><li>'Réservez-moi une chambre du 11 au 15 novembre à Cali'</li><li>'Trouvez-moi un endroit séjourner à Cali du 11 au 15 novembre'</li><li>'Quels hôtels ont des critiques décentes à Bangor'</li></ul> |
58
+ | 1 | <ul><li>'Trouvez-moi des vols aller-retour de LAX vers SFOX'</li><li>'Réservez un vol de Chicago à DC lundi et revenant mercredi'</li><li>'Je recherche un vol aller-retour de AAF à DIA du 23 février au 28 février'</li></ul> |
59
+ | 8 | <ul><li>'Combien coûte des frais de découvert pour la banque'</li><li>"Quelle taille d'essuie-glace cette voiture prend-t-elle"</li><li>'Quel est le plus grand état des États-Unis'</li></ul> |
60
 
61
  ## Uses
62
 
 
76
  # Download from the 🤗 Hub
77
  model = SetFitModel.from_pretrained("leaboussekeyt/setfit_model")
78
  # Run inference
79
+ preds = model("Quand mon vol décollera-t-il")
80
  ```
81
 
82
  <!--
 
108
  ### Training Set Metrics
109
  | Training set | Min | Median | Max |
110
  |:-------------|:----|:-------|:----|
111
+ | Word count | 4 | 9.4 | 20 |
112
 
113
  | Label | Training Sample Count |
114
  |:------|:----------------------|
115
+ | 0 | 7 |
116
+ | 1 | 6 |
117
+ | 2 | 5 |
118
+ | 3 | 8 |
119
+ | 4 | 7 |
120
+ | 5 | 7 |
121
+ | 6 | 6 |
122
+ | 7 | 8 |
123
+ | 8 | 21 |
124
 
125
  ### Training Hyperparameters
126
  - batch_size: (32, 32)
 
144
  ### Training Results
145
  | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
146
  |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
147
+ | 0.0106 | 1 | 0.2933 | - |
148
+ | 0.5319 | 50 | 0.1645 | - |
149
+ | 1.0638 | 100 | 0.029 | - |
150
+ | 1.5957 | 150 | 0.0106 | - |
 
151
 
152
  ### Framework Versions
153
  - Python: 3.11.11
model.safetensors CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
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2
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3
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1
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3
  size 442510176
model_head.pkl CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
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- oid sha256:24632a4f9949d412497b75a11da28f4a62a1130fddd5035bf1c633e09b687fdb
3
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1
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+ oid sha256:9b0f6244c2b21cc5a9fcc6eeddfe633b3b4f35d85a4ee2139e8f796503533f85
3
  size 56287