「
大規模言語モデル入門」の第5章で紹介している(感情分析)のモデルです。
cl-tohoku/bert-base-japanese-v3を
JGLUEのMARC-jaデータセットでファインチューニングして構築されています。
1from transformers import pipeline
2
3text_classification_pipeline = pipeline(model="llm-book/bert-base-japanese-v3-marc_ja")
4print(text_classification_pipeline("世界には言葉がわからなくても感動する音楽がある。")[0])
5# {'label': 'positive', 'score': 0.9993619322776794}
Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using
🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named
onnx).
