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 +1,268 @@
+---
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: 전동 스케이트보드 원격제어 4륜 롱보드 성인 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드
+- text: 핑거 서핑보드 장난감 손가락 지판 미니 생일 파티 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>핑거보드
+- text: CCS 로고크루저 스케이트보드데크 27 x 8 00 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드
+- text: 롤러블레이드 Rollerblade Zetrablade 여성용 성인 피트니스 인라인 스케이트 라이트 여성용 스포츠/레저>인라인스케이트>성인용
+- text: 전기 스케이트 보드 초보 초보자 입문용 전동 크루져 취미 출퇴근 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+library_name: setfit
+inference: true
+base_model: mini1013/master_domain
+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: 1.0
+      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:** 8 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                                                                                                                                                                                                                                          |
+|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 4.0   | <ul><li>'휠라 어린이 인라인 스케이트 롤러 브레이드 스포츠/레저>인라인스케이트>주니어'</li><li>'O휠러스 글리터링 롤러스케이트 WR120 스포츠/레저>인라인스케이트>성인용'</li><li>'아동 롤러블레이드 초등학생 인라인스케이트 사이즈조절형 스포츠/레저>인라인스케이트>주니어'</li></ul>                                                                     |
+| 1.0   | <ul><li>'전동롱보드 초보 스케이드 성인용 크루저 전기 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드'</li><li>'롱보드 샵 스케이트 초보자 휠 댄스 스트리트 전문 성인 4륜 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드'</li><li>'스네이크보드 보드 S 슬라이드 입문용 어린이 연습용 성인용 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스네이크보드'</li></ul>                                    |
+| 0.0   | <ul><li>'전동 휠리스 플래시 바퀴달린 롤러 스케이트 불빛 신발 킥보드 4륜 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>롤러슈즈'</li><li>'성인 발광 롤러스케이트 플래시 캔버스 남녀공용 휠 바퀴 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>롤러슈즈'</li><li>'인라인스케이트 성인용 어린이용 롤러슈즈 힐리스 운동화 바퀴달린신발 휠리스 신발 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>롤러슈즈'</li></ul>                      |
+| 3.0   | <ul><li>'Skaboots Walkable 하키 스케이트 가드 - 라지 사이즈 5-9 5 최대 블레이드 길이 28 11 129365 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>아이스스케이트'</li><li>'피겨스케이트 커��� 소프트 보호커버 동물 소커 털날집 블레이드 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>아이스스케이트'</li><li>'아이스하키 장비 성인 가방 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>아이스스케이트'</li></ul>        |
+| 2.0   | <ul><li>'FREEDARE 스케이트보드 휠 83a 베어링 스페이서 크루저 휠 4개입 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드용품'</li><li>'스케이트보드 진열대 거치대 양면 보드 스탠드 행거 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드용품'</li><li>'48V 36V 충전기 XLR 소켓 4핀 전기 자전거 킥보드 항공 헤드 출력 42V 36V2A 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드용품'</li></ul> |
+| 7.0   | <ul><li>'핑거보드 연습장 트랙 손가락 스케이트 소품 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>핑거보드'</li><li>'핑거보드 데크 트랙 키트 미끄럼 전문가용 손가락 블랙리버 스래셔 내추럴스테인 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>핑거보드'</li><li>'핑거보드판 슬로프 장소 미니 손가락 기물 세트 스케이트 장난감 꾸미기 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>핑거보드'</li></ul>                            |
+| 5.0   | <ul><li>'롤러블레이드 어그레시브 초보 전문가용 사이즈조절 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>인라인용품'</li><li>'스나이퍼코리아 발로타 불바퀴 씽씽카 발광바퀴 자전거 퀵보드 키즈바이크 보조바퀴 킥보드 LED바퀴 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>인라인용품'</li><li>'휠러스 롤러스케이트 바퀴 끈 커스텀 매장정품 161561 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>인라인용품'</li></ul>                  |
+| 6.0   | <ul><li>'10 적립홀리 접이식 듀얼브레이크 트라이더 W-3000 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>트라이스키'</li><li>'이브살로몽 YVES SALOMON 벨티드 스키 수트 여성 P00867207 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>트라이스키'</li><li>'K2 토크백 88 스키 2022 여자 160 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>트라이스키'</li></ul>                                 |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Accuracy |
+|:--------|:---------|
+| **all** | 1.0      |
+
+## 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_sl17")
+# Run inference
+preds = model("전동 스케이트보드 원격제어 4륜 롱보드 성인 스포츠/레저>스케이트/보드/롤러>스케이트보드")
+```
+
+<!--
+### 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   | 2   | 9.5663 | 23  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 70                    |
+| 1.0   | 70                    |
+| 2.0   | 70                    |
+| 3.0   | 70                    |
+| 4.0   | 70                    |
+| 5.0   | 15                    |
+| 6.0   | 70                    |
+| 7.0   | 70                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (256, 256)
+- num_epochs: (30, 30)
+- 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 |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0101  | 1    | 0.4772        | -               |
+| 0.5051  | 50   | 0.4694        | -               |
+| 1.0101  | 100  | 0.2249        | -               |
+| 1.5152  | 150  | 0.0726        | -               |
+| 2.0202  | 200  | 0.0074        | -               |
+| 2.5253  | 250  | 0.0004        | -               |
+| 3.0303  | 300  | 0.0001        | -               |
+| 3.5354  | 350  | 0.0           | -               |
+| 4.0404  | 400  | 0.0           | -               |
+| 4.5455  | 450  | 0.0001        | -               |
+| 5.0505  | 500  | 0.0           | -               |
+| 5.5556  | 550  | 0.0           | -               |
+| 6.0606  | 600  | 0.0           | -               |
+| 6.5657  | 650  | 0.0           | -               |
+| 7.0707  | 700  | 0.0           | -               |
+| 7.5758  | 750  | 0.0           | -               |
+| 8.0808  | 800  | 0.0           | -               |
+| 8.5859  | 850  | 0.0           | -               |
+| 9.0909  | 900  | 0.0           | -               |
+| 9.5960  | 950  | 0.0           | -               |
+| 10.1010 | 1000 | 0.0           | -               |
+| 10.6061 | 1050 | 0.0           | -               |
+| 11.1111 | 1100 | 0.0           | -               |
+| 11.6162 | 1150 | 0.0           | -               |
+| 12.1212 | 1200 | 0.0           | -               |
+| 12.6263 | 1250 | 0.0           | -               |
+| 13.1313 | 1300 | 0.0           | -               |
+| 13.6364 | 1350 | 0.0           | -               |
+| 14.1414 | 1400 | 0.0           | -               |
+| 14.6465 | 1450 | 0.0           | -               |
+| 15.1515 | 1500 | 0.0           | -               |
+| 15.6566 | 1550 | 0.0           | -               |
+| 16.1616 | 1600 | 0.0           | -               |
+| 16.6667 | 1650 | 0.0           | -               |
+| 17.1717 | 1700 | 0.0           | -               |
+| 17.6768 | 1750 | 0.0           | -               |
+| 18.1818 | 1800 | 0.0           | -               |
+| 18.6869 | 1850 | 0.0           | -               |
+| 19.1919 | 1900 | 0.0           | -               |
+| 19.6970 | 1950 | 0.0           | -               |
+| 20.2020 | 2000 | 0.0           | -               |
+| 20.7071 | 2050 | 0.0           | -               |
+| 21.2121 | 2100 | 0.0           | -               |
+| 21.7172 | 2150 | 0.0           | -               |
+| 22.2222 | 2200 | 0.0           | -               |
+| 22.7273 | 2250 | 0.0           | -               |
+| 23.2323 | 2300 | 0.0           | -               |
+| 23.7374 | 2350 | 0.0           | -               |
+| 24.2424 | 2400 | 0.0           | -               |
+| 24.7475 | 2450 | 0.0           | -               |
+| 25.2525 | 2500 | 0.0           | -               |
+| 25.7576 | 2550 | 0.0           | -               |
+| 26.2626 | 2600 | 0.0           | -               |
+| 26.7677 | 2650 | 0.0           | -               |
+| 27.2727 | 2700 | 0.0           | -               |
+| 27.7778 | 2750 | 0.0           | -               |
+| 28.2828 | 2800 | 0.0           | -               |
+| 28.7879 | 2850 | 0.0           | -               |
+| 29.2929 | 2900 | 0.0           | -               |
+| 29.7980 | 2950 | 0.0           | -               |
+
+### 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_sl_org_gtcate",
+  "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 sha256:4530fb06ed2f96217c91501d483b922c14441052dd53c7ff392b76be87c4216e
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1bc050d2d0061e306801212c70477c1f5b68b9a78f678b6f1395d8aa9e8fa6cf
+size 50087

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]"
+}