Push model using huggingface_hub.

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "pooling_mode_max_tokens": false,
+  "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
+  "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
+  "pooling_mode_lasttoken": false,
+  "include_prompt": true
+}

README.md

@@ -0,0 +1,252 @@
+---
+base_model: mini1013/master_domain
+library_name: setfit
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: 프리메라 후리 앤 후리 200ml 정품 옵션없음 로뎀정보통신
+- text: 닥터 브로너스 티트리 퓨어 캐스틸 바솝 140g 3개 옵션없음 (주)엠아이인터내셔널
+- text: 라셀턴 토탈 솔루션 문제성발톱 향균 손발톱 앰플 세럼 30ml 1개+방송 아비크라이프(주)
+- text: 로하스힐 쿨 페퍼민트 솔트 스크럽 490g 각질제거 아로마 마사지소금 미용소금 쿨페퍼민트 옵션없음 우리와코스메틱
+- text: 수이스킨 맑은 아보밥 비누 100g+100g 옵션없음 (주) 씨엠에스랩
+inference: true
+model-index:
+- name: SetFit with mini1013/master_domain
+  results:
+  - task:
+      type: text-classification
+      name: Text Classification
+    dataset:
+      name: Unknown
+      type: unknown
+      split: test
+    metrics:
+    - type: accuracy
+      value: 0.7243243243243244
+      name: Accuracy
+---
+
+# SetFit with mini1013/master_domain
+
+This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.
+
+The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
+
+1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
+2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** SetFit
+- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
+- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Number of Classes:** 17 classes
+<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
+- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
+- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
+
+### Model Labels
+| Label | Examples                                                                                                                                                                                                                                                              |
+|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 5.0   | <ul><li>'초음파젤 울파인 울트라퍼펙트 겔 200ml 옵션없음 라비타'</li><li>'락토모아 비건 펩타이드 젤 3개입 건조 케어 이너 일회용 보습제 옵션없음 (주)나이스데이365'</li><li>'에코소닉 초음파젤 소노젤 얼굴바디 마사지 투명 250ml x3개 옵션없음 리빈메디컬'</li></ul>                                                                                          |
+| 13.0  | <ul><li>'배씨 시그니처 배쓰 파우더 800g 대용량 입욕제 족욕제 버블 어린이 아기 유아 겸용 05. 플로럴 파우더(250g) 불스로지스'</li><li>'스파토너 10kg 대용량입욕제 옵션없음 호른달'</li><li>'딸라스파 발네오 솔트 (600g) 옵션없음 러비뷰티'</li></ul>                                                                                                |
+| 12.0  | <ul><li>'질경이 데일리 에코아 워시 골드 폼 150g 질경이 데일리 에코아 워시 150g x 1개 알로하와이'</li><li>'락토이브로움 약산성 이너 케어 젤 1.8g 10개 Y존 질 여성 청결 질 세정제 냄새제거 옵션없음 유림'</li><li>'이너수 질세정기 8개입 질 내 보습 삽입형 의료기기 질세정제 주사기타입 여성청결제 옵션없음 알리코제약(주)'</li></ul>                                                 |
+| 8.0   | <ul><li>'천연라이브 정제청대밤 인디고 30g 스틱형 멀티밤 1022051 옵션없음 메가랜드'</li><li>'천연라이브 정제청대밤 인디고 30g 스틱형 멀티밤 11203575 옵션없음 타임퍼니'</li><li>'넛세린 시즌3 슈퍼 넛 너리싱 밤 100ml 촉촉함(수분공급), 부드러운 발림 저자극, 각질케어, 윤기부여, 흡수력, 어린이겸용 옵션없음 나뭉'</li></ul>                                                  |
+| 11.0  | <ul><li>'꽃보다잠 코사랑크림 유칼립투스오일밤 비염 옵션없음 더 웰리스'</li><li>'도테라오일 인트로키트 천연오일 3가지(라벤더 레몬 페퍼민트) 옵션없음 (주)인포러스'</li><li>'[록시땅]코쿤 드 세레니떼 릴랙싱 롤 온 10ml 옵션없음 주식회사 인터파크커머스'</li></ul>                                                                                                |
+| 1.0   | <ul><li>'펠리칸비누 일본 사랑하는 엉덩이 가슴 케어 비누 코이스루 사랑받는 가슴비누 씨앤에이치트레이드주식회사'</li><li>'무궁화 때비누 90g 3종 혼합세트(참숯+오곡+허니) 04.참숯 1개+노니 1개+허니 1개 주식회사베이비또'</li><li>'[록시땅]시어 버터 솝-라벤더 250g 옵션없음 주식회사 인터파크커머스'</li></ul>                                                                   |
+| 6.0   | <ul><li>'파머스 코코넛오일 하이트레이트 바디오일 150ml 옵션없음 재크와콩나몰'</li><li>'파머스 코코아 버터 포뮬러 로즈힙 스킨 오일 150ml 1팩 유니팩토리'</li><li>'도테라 코코넛오일 옵션없음 공감브레인 상담센터'</li></ul>                                                                                                                     |
+| 14.0  | <ul><li>'네르나 하드왁스 모음전 500g 셀프 제모 왁싱 재료 네르나_익스트림500g 주식회사 프로퍼슨'</li><li>'이탈왁스 하드 너바나 아로마틱스파 라벤더1kg 옵션없음 파인뷰티'</li><li>'생식기제모크림 엉덩이 가슴털 항문제모크림 옵션없음 다담꼬'</li></ul>                                                                                                      |
+| 0.0   | <ul><li>'퓨어레비 프레톡 데오드란트 패드 겨드랑이 땀 냄새 암내제거 겨땀냄새 프레톡 단품 (6/17순차발송) 주식회사 델바른'</li><li>'니베아 데오드란트 쿨킥 스프레이 200ml 1개 동의 스티커에일리언'</li><li>'[공식몰] 크리스탈 데오드란트 120g 무향 대용량 스틱 2EA 옵션없음 주식회사 미스코스'</li></ul>                                                                     |
+| 7.0   | <ul><li>'[현대판교점] [H몰 단독] 몰튼 브라운 바디 듀오 세트 300ml 현대몰'</li><li>'도브기획세트-1호 옵션없음 베리굿 직팔'</li><li>'마르마르디 디럭스 바디케어 3종 세트 (바디워시+로션+샤워볼 4종 택1) 마르마르디'</li></ul>                                                                                                                |
+| 3.0   | <ul><li>'좋은향기 샤워코롱 150ml YWD05555M15 옵션없음 예진몰'</li><li>'샤워코롱 185ml-화이트 로즈향 블랑쉬 에바스로즈마인 1WE10AE77 옵션없음 플러스몰'</li><li>'이노벨라 샤워코롱 바이올렛 퍼플 150ml O 옵션없음 와이케이비 (YKB) 상사'</li></ul>                                                                                         |
+| 15.0  | <ul><li>'웰빙헬스 WHB 고운발 약국전용 100g 1개 옵션없음 주식회사 다산메디칼'</li><li>'갈라진 발크림 발 바세린케어 바세린 뒤꿈치 건조한 옵션없음 나이스 셀러'</li><li>'닥터블리 멍게발팩 발 각질제거 필링 풋마스크 뒤꿈치 갈라짐 제거 1박스(3개입) 주식회사제이에이치코퍼레이션'</li></ul>                                                                                 |
+| 4.0   | <ul><li>'일루미네이트 바디스크럽(광채-프레쉬레몬라임) 600g/ 옵션없음 올랑마켓'</li><li>'엄마의목욕탕레시피 필링 패드 스트롱 25ml 옵션없음 하이케어팜'</li><li>'라끄베르 살국수 때필링 300ml 옵션없음 뷰티트리'</li></ul>                                                                                                                     |
+| 2.0   | <ul><li>'LOCCITANE 록시땅 [버베나 포켓솝 정품 ]시트러스 버베나 프레쉬 밀크 250ml 15LC250VA23 259557 옵션없음 냥냥홀릭'</li><li>'포맨트 퍼퓸 바디로션 코튼메모리 300ml 포맨트 퍼퓸 바디로션 코튼메모리 300ml 쇼핑천국이야기'</li><li>'상떼 아줄렌 수더 겔 500ml 진정 수분 마사지겔 💚아카토너 500ml+버블공병+패드200매_아카마스크2장+상떼체험분최다💗 달링태그(Darling_Tag)'</li></ul> |
+| 9.0   | <ul><li>'화이트 머스크 샤워젤 400ML 옵션없음 (주)씨제이이엔엠'</li><li>'록시땅 버베나 샤워 젤 500ml 1개 옵션없음 그린상회'</li><li>'핑크 그레이프후룻 샤워젤 750ML 옵션없음 (주)씨제이이엔엠'</li></ul>                                                                                                                           |
+| 16.0  | <ul><li>'아이깨끗해 순 490ml 용기 x 1개 + 450ml 리필 x 2개 / 거품형 손세정제 14.아이깨끗해 키친 250ml본품x3개 라이온코리아 주식���사'</li><li>'UN 우산 카밀 핸드크림클래식허벌 2P세트쇼핑백포함 수동우산 핸드크림 도리존'</li><li>'잔망루피 핸드크림 2종 세트 옵션없음 토마토'</li></ul>                                                                       |
+| 10.0  | <ul><li>'Lush Silky Underwear Dusting Powder 러쉬 실키 언더웨어 더스트 더스팅 파우더 60g 2팩 옵션없음 이펄 Effal2'</li><li>'파우더200g/ 존슨즈 땀띠 분칠 아기 엉덩이 콘스타치 존슨즈 콘스타치 파우더200g 후니후니003'</li><li>'파우더/피부파우더/분칠/아기엉덩이 아기살접힌데 존슨즈 콘스타치 옵션없음 진소란총각네'</li></ul>                                       |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Accuracy |
+|:--------|:---------|
+| **all** | 0.7243   |
+
+## Uses
+
+### Direct Use for Inference
+
+First install the SetFit library:
+
+```bash
+pip install setfit
+```
+
+Then you can load this model and run inference.
+
+```python
+from setfit import SetFitModel
+
+# Download from the 🤗 Hub
+model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bt3_test")
+# Run inference
+preds = model("프리메라 후리 앤 후리 200ml 정품 옵션없음 로뎀정보통신")
+```
+
+<!--
+### Downstream Use
+
+*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Set Metrics
+| Training set | Min | Median | Max |
+|:-------------|:----|:-------|:----|
+| Word count   | 3   | 9.3333 | 20  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 22                    |
+| 1.0   | 20                    |
+| 2.0   | 20                    |
+| 3.0   | 12                    |
+| 4.0   | 21                    |
+| 5.0   | 18                    |
+| 6.0   | 23                    |
+| 7.0   | 15                    |
+| 8.0   | 20                    |
+| 9.0   | 20                    |
+| 10.0  | 11                    |
+| 11.0  | 15                    |
+| 12.0  | 20                    |
+| 13.0  | 23                    |
+| 14.0  | 21                    |
+| 15.0  | 22                    |
+| 16.0  | 21                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (512, 512)
+- num_epochs: (40, 40)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 50
+- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
+- head_learning_rate: 0.01
+- loss: CosineSimilarityLoss
+- distance_metric: cosine_distance
+- margin: 0.25
+- end_to_end: False
+- use_amp: False
+- warmup_proportion: 0.1
+- l2_weight: 0.01
+- seed: 42
+- eval_max_steps: -1
+- load_best_model_at_end: False
+
+### Training Results
+| Epoch   | Step | Training Loss | Validation Loss |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0312  | 1    | 0.4897        | -               |
+| 1.5625  | 50   | 0.3547        | -               |
+| 3.125   | 100  | 0.1011        | -               |
+| 4.6875  | 150  | 0.0494        | -               |
+| 6.25    | 200  | 0.0254        | -               |
+| 7.8125  | 250  | 0.014         | -               |
+| 9.375   | 300  | 0.0107        | -               |
+| 10.9375 | 350  | 0.0072        | -               |
+| 12.5    | 400  | 0.0055        | -               |
+| 14.0625 | 450  | 0.0041        | -               |
+| 15.625  | 500  | 0.0036        | -               |
+| 17.1875 | 550  | 0.0039        | -               |
+| 18.75   | 600  | 0.0036        | -               |
+| 20.3125 | 650  | 0.0037        | -               |
+| 21.875  | 700  | 0.0036        | -               |
+| 23.4375 | 750  | 0.0037        | -               |
+| 25.0    | 800  | 0.0035        | -               |
+| 26.5625 | 850  | 0.0036        | -               |
+| 28.125  | 900  | 0.0036        | -               |
+| 29.6875 | 950  | 0.0033        | -               |
+| 31.25   | 1000 | 0.0036        | -               |
+| 32.8125 | 1050 | 0.0036        | -               |
+| 34.375  | 1100 | 0.0034        | -               |
+| 35.9375 | 1150 | 0.0032        | -               |
+| 37.5    | 1200 | 0.0029        | -               |
+| 39.0625 | 1250 | 0.0028        | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.1.0
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.19.1
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+```bibtex
+@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
+    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
+    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
+    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
+    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
+    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
+    publisher = {arXiv},
+    year = {2022},
+    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,29 @@
+{
+  "_name_or_path": "mini1013/master_item_bt_test",
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

config_setfit.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "labels": null,
+  "normalize_embeddings": false
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f4d0c1c2439331e6186e402af817a5635a5f4196a4716798e772a10cc30ea719
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:dfed15e4b6dba0c834468e5109f9cd713594790dad11c57f3b76f7caa34aba87
+size 105535

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,66 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "[CLS]",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "eos_token": "[SEP]",
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 512,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}