fastc
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Fastc
簡介 :
fastc是一個基於大型語言模型嵌入的簡單且輕量級的文本分類工具。它專注於CPU執行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通過餘弦相似度分類代替微調,實現文本分類。它還可以在不增加額外開銷的情況下,使用相同的模型運行多個分類器。
需求人群 :
目標受眾為需要進行文本分類的開發者和數據科學家,尤其適合對計算資源有限制或希望快速部署文本分類模型的場景。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 53.0K
使用場景
社交媒體情緒分析,快速判斷用戶評論的情感傾向。
產品評論分類,自動將用戶反饋歸類為正面或負面。
新聞文章主題分類,將新聞自動分發到相應的主題欄目。
產品特色
專注於CPU執行,使用高效的模型生成嵌入。
使用餘弦相似度進行文本分類,無需微調。
支持多分類器執行,共享同一模型的嵌入。
支持模型訓練和導出,方便未來使用。
可以將模型發佈到HuggingFace模型庫。
支持從目錄或HuggingFace加載預訓練模型。
提供類預測功能,包括單條和批量預測。
使用教程
安裝fastc庫:通過Python的包管理工具pip安裝fastc。
準備數據集:收集並整理用於訓練分類器的文本數據。
訓練模型:使用fastc提供的SentenceClassifier類來訓練文本分類器。
保存模型:訓練完成後,使用save_model方法保存模型以供後續使用。
加載模型:通過SentenceClassifier類加載本地或HuggingFace上的預訓練模型。
進行預測:使用predict_one或predict方法對新文本進行情感分類預測。
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