Push model using huggingface_hub.

README.md

@@ -10,11 +10,13 @@ tags:
 - text-classification
 - generated_from_setfit_trainer
 widget:
-- text: 'جوهرة مرتبّة ورنانة تنقل نقاطها العالمية دون محاضرات أو مواجهات. " '
-- text: 'إنه حلو ومضحك وساحر ومبهج تمامًا. '
-- text: 'نزهة مبهرة وممتعة مع أحد المخرجين الأكثر إبداعًا في فرنسا. '
-- text: 'الحماقة الشاملة مثل هذه هي مسألة ذوق. '
-- text: 'صراع بين البنية الاصطناعية للقصة والأسلوب المعاصر والطبيعي للفيلم... '
+- text: 'إن التعامل الدقيق مع شركة labute يجعل المادة تبدو أصلية وليست قوادة. '
+- text: 'كوبا جودينج جونيور يشق طريقه ببسالة عبر كلاب الثلج، ولكن حتى طاقته الصاخبة
+    تفشل في إثارة هذه الكوميديا ​​الرصاصية. '
+- text: '... رحلة على متن قطار الملاهي في فيلم '
+- text: 'مكتظة بالحادثة، ومليئة بالعاطفة والطاقة. '
+- text: 'ربما يكون الأمر يتعلق بصناعة الأفلام، لكن لا حرج في ذلك إذا كان الفيلم مصنوعًا
+    بشكل جيد وهذا الفيلم كذلك. '
 inference: true
 model-index:
 - name: SetFit with akhooli/sbert_ar_nli_500k_norm
@@ -28,7 +30,7 @@ model-index:
       split: test
     metrics:
     - type: accuracy
-      value: 0.76
+      value: 0.8024948024948025
       name: Accuracy
 ---
 
@@ -60,17 +62,17 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
 - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
 
 ### Model Labels
-| Label    | Examples                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
-|:---------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| positive | <ul><li>'... إنه مفهوم مثل أي دليل دمى، وهو شيء يمكن حتى لغير التقنيين الاستمتاع به. '</li><li>'جوهرة مرتبّة ورنانة تنقل نقاطها العالمية دون محاضرات أو مواجهات. " '</li><li>'يتناقض مع كل ما أصبحنا نتوقعه من الأفلام في الوقت الحاضر. '</li></ul>                                            |
-| negative | <ul><li>'واحد من أسوأ الأفلام لهذا العام. '</li><li>'الكثير من الأعداء لديهم شعور بالتعب والثرثرة. '</li><li>'حتى الدماء الخيالية لا يمكنها إخفاء الرائحة العفنة لسيناريو تود فارمر، وهو عبارة عن تجديد بسيط لفيلم 1979 الفضائي، مع بطلة شجاعة تقاتل وحشًا طليقًا في سفينة فضائية. '</li></ul> |
+| Label    | Examples                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
+|:---------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| negative | <ul><li>'بعد أن تضحك مرة -lrb- وربما مرتين -rrb-، ستكون قد نسيت الفيلم تمامًا عندما تعود إلى سيارتك في موقف السيارات. '</li><li>'أظن أن هذا هو نوع الإنتاج الذي كان من الممكن أن يكون أكثر تسلية لو أن المخرج قد أصدر مقتطفات بطريقة مسرحية واستخدم الفيلم كميزة إضافية على قرص DVD. '</li><li>'مسعى أكثر قابلية للتنبؤ ومليء بالكليشيهات من سابقه. '</li></ul>     |
+| positive | <ul><li>'تلبية، حتى تجاوز التوقعات، إنها أفضل تتمة منذ أن ضربت الإمبراطورية... إنجاز مهيب، ملحمة من العظمة المذهلة والعمق العاطفي المثير للدهشة. '</li><li>'في حين أن الوشم يستعير بشكل كبير من كليهما سبعة و صمت الحملان، فهو قادر على الحفاظ على مستوى من المؤامرات المتطورة والشخصيات ذات الحجم البشري التي تجذب الجمهور. '</li><li>'فيلم مضحك جدا . '</li></ul> |
 
 ## Evaluation
 
 ### Metrics
 | Label   | Accuracy |
 |:--------|:---------|
-| **all** | 0.76     |
+| **all** | 0.8025   |
 
 ## Uses
 
@@ -90,7 +92,7 @@ from setfit import SetFitModel
 # Download from the 🤗 Hub
 model = SetFitModel.from_pretrained("akhooli/setfit")
 # Run inference
-preds = model("إنه حلو ومضحك وساحر ومبهج تمامًا. ")
+preds = model("... رحلة على متن قطار الملاهي في فيلم ")
 ```
 
 <!--
@@ -122,18 +124,18 @@ preds = model("إنه حلو ومضحك وساحر ومبهج تمامًا. ")
 ### Training Set Metrics
 | Training set | Min | Median | Max |
 |:-------------|:----|:-------|:----|
-| Word count   | 5   | 16.7   | 30  |
+| Word count   | 3   | 16.67  | 43  |
 
 | Label    | Training Sample Count |
 |:---------|:----------------------|
-| negative | 25                    |
-| positive | 25                    |
+| negative | 100                   |
+| positive | 100                   |
 
 ### Training Hyperparameters
 - batch_size: (32, 32)
-- num_epochs: (10, 10)
-- max_steps: -1
-- sampling_strategy: oversampling
+- num_epochs: (5, 5)
+- max_steps: 100
+- sampling_strategy: undersampling
 - body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
 - head_learning_rate: 0.01
 - loss: CosineSimilarityLoss
@@ -144,17 +146,16 @@ preds = model("إنه حلو ومضحك وساحر ومبهج تمامًا. ")
 - warmup_proportion: 0.1
 - l2_weight: 0.01
 - seed: 42
+- run_name: setfit_sst2
 - eval_max_steps: -1
 - load_best_model_at_end: False
 
 ### Training Results
-| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss |
-|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
-| 0.0476 | 1    | 0.3162        | -               |
-| 2.3810 | 50   | 0.1501        | -               |
-| 4.7619 | 100  | 0.0007        | -               |
-| 7.1429 | 150  | 0.0003        | -               |
-| 9.5238 | 200  | 0.0003        | -               |
+| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
+|:-----:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.02  | 1    | 0.3151        | -               |
+| 1.0   | 50   | 0.232         | -               |
+| 2.0   | 100  | 0.0379        | -               |
 
 ### Framework Versions
 - Python: 3.10.14

config_setfit.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
-  "normalize_embeddings": false,
   "labels": [
     "negative",
     "positive"
-  ]
+  ],
+  "normalize_embeddings": false
 }

model.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:4e190bf10f6cd15a18bcb3334cd6fe79acf07493491a600b3591649781519902
+oid sha256:df05034181c35b6caf20e38751c2f56a77431dacbe4b7f8912138aacedec6ec6
 size 540795752

model_head.pkl

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:b3671b6bb14ad5dc55908ce5fd98f5223ad7bf9c6303c331d0ed759560160d67
+oid sha256:15bfa7d20330e9fb5704c7ead92a26faf325a8c554e9eddc45194c99041a39a3
 size 7007