Downloads · 30 days
9
32% of all-time downloads
Quintu/deberta-512-product-v2
deberta-512-product-v2 is a text classification model from Quintu. Use it when you need a label for a piece of text. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.
Mô hình Quintu/deberta-512-product-v2 được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản liên quan đến phát hiện loại sản phẩm.
Downloads · 30 days
9
32% of all-time downloads
All-time downloads
28
Public
Parameters
435M
1.7 GB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors1.7 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Mô hình Quintu/deberta-512-product-v2 được thiết kế để thực hiện phân loại văn bản liên quan đến phát hiện loại sản phẩm.
Dưới đây là cách sử dụng mô hình này với thư viện transformers:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Tải mô hình và tokenizer
model_name = "Quintu/deberta-512-product-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Sử dụng mô hình để phân loại văn bản
text = "This is an example text to classify."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# Dự đoán
logits = outputs.logits
print(logits)