Feature Extraction
Transformers
Safetensors
bert
author-embedding
embeddings
m5
repository-library
research-library
t1_metadata
text-embeddings-inference
Instructions to use PeytonT/author-embedding with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use PeytonT/author-embedding with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("feature-extraction", model="PeytonT/author-embedding")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PeytonT/author-embedding") model = AutoModel.from_pretrained("PeytonT/author-embedding") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| { | |
| "best_global_step": null, | |
| "best_metric": null, | |
| "best_model_checkpoint": null, | |
| "epoch": 6.666666666666667, | |
| "eval_steps": 500, | |
| "global_step": 1000, | |
| "is_hyper_param_search": false, | |
| "is_local_process_zero": true, | |
| "is_world_process_zero": true, | |
| "log_history": [ | |
| { | |
| "epoch": 0.3333333333333333, | |
| "grad_norm": 0.051113709807395935, | |
| "learning_rate": 2.45e-05, | |
| "loss": 0.4139, | |
| "step": 50 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.6666666666666666, | |
| "grad_norm": 0.0070601231418550014, | |
| "learning_rate": 4.9500000000000004e-05, | |
| "loss": 0.002, | |
| "step": 100 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.0, | |
| "grad_norm": 0.004923588130623102, | |
| "learning_rate": 4.727777777777778e-05, | |
| "loss": 0.001, | |
| "step": 150 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.3333333333333333, | |
| "grad_norm": 0.003194581251591444, | |
| "learning_rate": 4.4500000000000004e-05, | |
| "loss": 0.0008, | |
| "step": 200 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.6666666666666665, | |
| "grad_norm": 0.002277394523844123, | |
| "learning_rate": 4.172222222222222e-05, | |
| "loss": 0.0007, | |
| "step": 250 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.0, | |
| "grad_norm": 0.0021050998475402594, | |
| "learning_rate": 3.894444444444444e-05, | |
| "loss": 0.0007, | |
| "step": 300 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.3333333333333335, | |
| "grad_norm": 0.002030530944466591, | |
| "learning_rate": 3.6166666666666674e-05, | |
| "loss": 0.0006, | |
| "step": 350 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.6666666666666665, | |
| "grad_norm": 0.0016585360281169415, | |
| "learning_rate": 3.338888888888889e-05, | |
| "loss": 0.0006, | |
| "step": 400 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 3.0, | |
| "grad_norm": 0.00143056723754853, | |
| "learning_rate": 3.061111111111111e-05, | |
| "loss": 0.0006, | |
| "step": 450 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 3.3333333333333335, | |
| "grad_norm": 0.001364088268019259, | |
| "learning_rate": 2.7833333333333333e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 500 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 3.6666666666666665, | |
| "grad_norm": 0.001206613378599286, | |
| "learning_rate": 2.5055555555555555e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 550 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 4.0, | |
| "grad_norm": 0.0014907263685017824, | |
| "learning_rate": 2.2277777777777778e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 600 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 4.333333333333333, | |
| "grad_norm": 0.0013202786212787032, | |
| "learning_rate": 1.9500000000000003e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 650 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 4.666666666666667, | |
| "grad_norm": 0.0010592431062832475, | |
| "learning_rate": 1.6722222222222222e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 700 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 5.0, | |
| "grad_norm": 0.0011573720257729292, | |
| "learning_rate": 1.3944444444444446e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 750 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 5.333333333333333, | |
| "grad_norm": 0.0010329325450584292, | |
| "learning_rate": 1.1166666666666668e-05, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 800 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 5.666666666666667, | |
| "grad_norm": 0.001209551002830267, | |
| "learning_rate": 8.38888888888889e-06, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 850 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 6.0, | |
| "grad_norm": 0.0011562980944290757, | |
| "learning_rate": 5.611111111111112e-06, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 900 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 6.333333333333333, | |
| "grad_norm": 0.0010142050450667739, | |
| "learning_rate": 2.8333333333333335e-06, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 950 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 6.666666666666667, | |
| "grad_norm": 0.0011144735617563128, | |
| "learning_rate": 5.555555555555556e-08, | |
| "loss": 0.0005, | |
| "step": 1000 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 6.666666666666667, | |
| "step": 1000, | |
| "total_flos": 0.0, | |
| "train_loss": 0.021313633976504206, | |
| "train_runtime": 149.4511, | |
| "train_samples_per_second": 160.588, | |
| "train_steps_per_second": 6.691 | |
| } | |
| ], | |
| "logging_steps": 50, | |
| "max_steps": 1000, | |
| "num_input_tokens_seen": 0, | |
| "num_train_epochs": 7, | |
| "save_steps": 200, | |
| "stateful_callbacks": { | |
| "TrainerControl": { | |
| "args": { | |
| "should_epoch_stop": false, | |
| "should_evaluate": false, | |
| "should_log": false, | |
| "should_save": true, | |
| "should_training_stop": true | |
| }, | |
| "attributes": {} | |
| } | |
| }, | |
| "total_flos": 0.0, | |
| "train_batch_size": 24, | |
| "trial_name": null, | |
| "trial_params": null | |
| } | |