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 +1,240 @@
+---
+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: 버츠비 틴티드립밤 로즈+ 매그놀리아 옵션없음 케이디글로벌
+- text: 롬앤 베러 댄 쉐입 팩트 쿨톤 쉐딩 셰이딩 01 오트그레인 9.5g 옵션없음 고투베이직
+- text: 그랑디오즈 마스카라/랑콤 스머지 프루프 롯데쇼핑(주)
+- text: 매장정품 샤넬 립 앤 치크 밤 헬시핑크 레드 까멜리아 VITAL BEIGE 2561413 ALBERTA LTD.
+- text: 페니 맥 MAC 아이 브로우 스타일러 0.9g 스파이크드 안느의집
+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: 0.7902892561983471
+      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:** 13 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                                                                                                                                                                                                |
+|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 1.0   | <ul><li>'하트퍼센트 도트 온 무드 립펜슬 슬림 슬림]로즈베이지 에스앤제이(S&J)'</li><li>'모든순간 뭉치지않는 립라이너 블루와인 3개 옵션없음 해연개발'</li><li>'프로랑스 32호 입술펜슬 오토 립라이너 5W525AC824 옵션없음 주도매'</li></ul>                                            |
+| 7.0   | <ul><li>'에스티 로더 2024 홀리데이 블록버스터 세트 (11종 세트 & 파우치 + 홀리데이 쇼핑백 증정) 에스티 로더'</li><li>'삐아 타로 에디션 2종 세트 (오버 글레이즈 스틱+레디 투 웨어 다우니 치크) 삐아'</li><li>'[롯데백화점] 디올 NEW 디올 홀리데이 메이크업 뷰티 세트 LE1218099746 롯데온'</li></ul> |
+| 4.0   | <ul><li>'[입생로랑] NEW 베르니 아 레브르 바이닐 크림 416 싸이키델릭 칠리 주식회사 인터파크커머스'</li><li>'페리페라잉크더에어리벨벳 8호 최예쁨템 문스타'</li><li>'맥 파우더 키스 리퀴드 립컬러 5ml 어 리틀 템드 옵션없음 PDValues LLC'</li></ul>                                   |
+| 5.0   | <ul><li>'에뛰드 오 마이 래쉬 쌩얼 카라 7ml 1개 옵션없음 디제이커머스(DJ커머스)'</li><li>'페리페라 잉크 블랙 카라 풀볼륨 컬링 (주)금용주상사'</li><li>'이니스프리 스키니 꼼꼼카라 제로 2호 브라운 옵션없음 맥스베스트'</li></ul>                                                   |
+| 2.0   | <ul><li>'웨이크메이크듀이젤글레이즈스틱 12호 플레어듀 듀이젤글레이즈스틱_12호 플레어듀 와우마트'</li><li>'틴톤 꽃립스틱 틴톤 립스틱 퍼플 샹그리아퍼플+가방 주식회사 비투오'</li><li>'키치캐치 치키 컬러 밤 (8 Colors) PLAYFUL 주식회사 링크스'</li></ul>                                  |
+| 12.0  | <ul><li>'메리쏘드 더블 컨투어 스틱 듀얼 코쉐딩 컨투어링 토피 브라운 1개 주식회사 용감한 미녀들'</li><li>'아���글래스 앰비언트 팔레트 9.9g 1021812 옵션없음 배스테인'</li><li>'페리페라 잉크 브이 쉐딩 옵션없음 주식회사 루트'</li></ul>                                              |
+| 0.0   | <ul><li>'[맥](신세계 강남점)스쿼트 플럼핑 글로스 스틱 노바 주식회사 에스에스지닷컴'</li><li>'[로라 메르시에] 립 글라세 35 크림 브릴레 주식회사 인터파크커머스'</li><li>'로라메르시에 립 그레이스 글로스 00 Icy 0.19 Fl Oz 어머니생신선물 옵션없음 남인터내셔널'</li></ul>                       |
+| 9.0   | <ul><li>'바비브라운 롱웨어 워터프루프 라이너 0.12g(블랙초콜릿) 옵션없음 옐로우로켓'</li><li>'키스미 스무스 리퀴드아이라이너 슈퍼킵 딥블랙 동건상사'</li><li>'컬러그램 음영 창조 라이너 0.5g - 아이라이너 펜슬 극세모 05호 30% 그레이 주식회사 포러스'</li></ul>                               |
+| 8.0   | <ul><li>'썸블라썸 속눈썹 영양제 블랙 틴팅 투명 마스카라 픽서 펌 연장 케어 눈썹 에센스 10ml [단품] 속눈썹영양제_투명1개 (주)굿메이커스'</li><li>'마이온리 영양제 옵션없음 구본금'</li><li>'나우코스 바이브랩 리바이브 테라피 헤어 브로우 래쉬 세럼 10ml 11203415 옵션없음 그리드'</li></ul>            |
+| 3.0   | <ul><li>'맥 텐더토크 립 밤 캔디 랩드 3g 옵션없음 쇼핑사거리'</li><li>'[라부르켓] 립 밤 아몬드/코코넛 14g 화이트_F (주)신세계인터내셔날'</li><li>'맨소래담 립아이스 매직컬러 스트로베리 2g 옵션없음 바틀샵 모정유통'</li></ul>                                                   |
+| 11.0  | <ul><li>'바비브라운 롱-웨어 크림 쉐도우 스틱 (인칸데센트) / 1.6g (E96E-49) 옵션없음 (주)신세계사이먼 여주점'</li><li>'바비 브라운 롱웨어 크림 섀도우 스틱 인칸데센트(펄있음) 신세계스포츠'</li><li>'노베브X재유 언더 아이 마스터 05. 크림피치 투이제이'</li></ul>                          |
+| 6.0   | <ul><li>'지방시 프리즘 리브르 블러쉬 6g N01 무슬린 릴라 옵션없음 헤이워나'</li><li>'누즈 무스 케어 치크 16ml 1021814 옵션없음 굿데이'</li><li>'삐아 라스트 블러쉬 2.5g 08 피넛블러썸(그레이브라운) 1개 옵션없음 원라이브팩토리'</li></ul>                                      |
+| 10.0  | <ul><li>'맥 아이 브로우 스타일러 0.09g 링거링 옵션없음 문화마을'</li><li>'맥 아이 브로우 스타일러 0.9g 1021649 페니 배스테인'</li><li>'OBGE 이지 펜슬 브로우 딥그레이 안나레포츠'</li></ul>                                                                  |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Accuracy |
+|:--------|:---------|
+| **all** | 0.7903   |
+
+## 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_bt6_test")
+# Run inference
+preds = model("그랑디오즈 마스카라/랑콤 스머지 프루프 롯데쇼핑(주)")
+```
+
+<!--
+### 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   | 4   | 9.3296 | 20  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 16                    |
+| 1.0   | 18                    |
+| 2.0   | 19                    |
+| 3.0   | 24                    |
+| 4.0   | 19                    |
+| 5.0   | 20                    |
+| 6.0   | 21                    |
+| 7.0   | 15                    |
+| 8.0   | 21                    |
+| 9.0   | 22                    |
+| 10.0  | 31                    |
+| 11.0  | 22                    |
+| 12.0  | 19                    |
+
+### 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 |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0370  | 1    | 0.4964        | -               |
+| 1.8519  | 50   | 0.3283        | -               |
+| 3.7037  | 100  | 0.0672        | -               |
+| 5.5556  | 150  | 0.015         | -               |
+| 7.4074  | 200  | 0.0043        | -               |
+| 9.2593  | 250  | 0.0019        | -               |
+| 11.1111 | 300  | 0.0004        | -               |
+| 12.9630 | 350  | 0.0003        | -               |
+| 14.8148 | 400  | 0.0002        | -               |
+| 16.6667 | 450  | 0.0002        | -               |
+| 18.5185 | 500  | 0.0002        | -               |
+| 20.3704 | 550  | 0.0002        | -               |
+| 22.2222 | 600  | 0.0001        | -               |
+| 24.0741 | 650  | 0.0001        | -               |
+| 25.9259 | 700  | 0.0001        | -               |
+| 27.7778 | 750  | 0.0001        | -               |
+| 29.6296 | 800  | 0.0001        | -               |
+| 31.4815 | 850  | 0.0001        | -               |
+| 33.3333 | 900  | 0.0001        | -               |
+| 35.1852 | 950  | 0.0001        | -               |
+| 37.0370 | 1000 | 0.0001        | -               |
+| 38.8889 | 1050 | 0.0001        | -               |
+
+### 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:fa5b9c5eb1afdd47b1a4213b4f172a75c7a91b2230df85f641d042d25e12f3ee
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4520b4987329b5d0010f0b1614ee14c33f199e5ba06f5797a887d0ca55f55674
+size 80895

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]"
+}