Instructions to use Solomennikova/labse_funetuned_hoff with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Solomennikova/labse_funetuned_hoff with sentence-transformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("Solomennikova/labse_funetuned_hoff")

sentences = [
    "мойка",
    "{\"product_name\": \"Набор вешалок MITTE Rainbow для брюк и юбок с зажимами 3 шт.\", \"Бренд\": \"MITTE\", \"Цвет\": \"серый\", \"Материал\": null, \"description\": \"\", \"Производитель\": \"Китай\"}",
    "{\"product_name\": \"Шкаф для белья левый Sherlock\", \"Бренд\": null, \"Цвет\": \"дуб Сонома\", \"Материал\": \"ЛДСП, МДФ\", \"description\": \"Элегантный и удобный шкаф для белья – часть модульной коллекции мебели Sherlock. Благодаря компактным размерам, этот шкаф легко вписывается в небольшую гостиную или спальню. Внутри установлены четыре полки для белья, расстояние между которыми можно менять по желанию. Фасад с покрытием, имитирующим фактуру дуба Сонома, отделан декоративными планками, придающими этой модели изящество и особый шарм. Эта коллекция создана для обстановки малогабаритных квартир, из модулей можно собрать функциональный комплект, который украсит гостиную, декорированную в классическом стиле.\", \"Производитель\": \"Россия\"}",
    "{\"product_name\": \"Обувница Комфорт 60х121.7х16.5 см\", \"Бренд\": null, \"Цвет\": \"белый\", \"Материал\": \"ЛДСП\", \"description\": \"Обувница Комфорт УК позволит компактно разместить обувь даже в небольшой или узкой прихожей. У тумбы небольшая глубина, но благодаря особой конструкции полок на них легко поместятся кроссовки, сандалии и другая обувь. Каждая пара будет защищена от пыли, а в прихожей всегда будет полный порядок. Крышку обувницы и открытое отделение под ней можно использовать для хранения аксессуаров и средств ухода за обувью.\\nТумба изготовлена из ЛДСП с декоративным покрытием, за которым легко ухаживать: достаточно протирать поверхность мягкой салфеткой с любым средством для мебели, не содержащим абразивов..\", \"Производитель\": \"Россия\"}"
]
embeddings = model.encode(sentences)

similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4]

Notebooks
Google Colab
Kaggle

Solomennikova commited on Mar 29, 2025

Commit

e41c961

verified ·

0 Parent(s):

initial commit

Browse files

Files changed (1) hide show

.gitattributes +35 -0

.gitattributes ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,35 @@

+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text