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 +1,273 @@
+---
+base_model: mini1013/master_domain
+library_name: setfit
+metrics:
+- metric
+pipeline_tag: text-classification
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: 솔가 콜라겐 히알루론산 콤플렉스 30정  37에비뉴(37avenue)
+- text: 네추럴 라이즈 프리미엄 차전자피 식이섬유 (30포)  주식회사 오베론컴퍼니
+- text: 커클랜드 프로틴 바 60g x 20개입  하이세일즈
+- text: 태양의 마테차 500ml 1개 중패트_하이트진로 토닉워터 홍차 300ML X 24병 주식회사 송민
+- text: 레몬밤차 레몬밤 추출물 티 잎 허브차 티백 68.라벤더 로즈마리 로즈힙 자스민 50개입_3개(무료배송 + 1 개 추가증정)(이벤트)
+    주식회사 수명원
+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: metric
+      value: 0.8307964751022473
+      name: Metric
+---
+
+# 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:** 15 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>'팍시다이어트 맨즈(FCCE) 1개월  주식회사 킥더허들'</li><li>'[3 BOX] 5일에이드 클렌즈 복숭아맛 1BOX_모로오렌지맛 1BOX_청포도맛 1BOX 케이프 주식회사'</li><li>'[7일/34%] 비거너리 비건 다이어트 젤리 4200mg 1박스 7포 / 가르시니아 [7일분]다이어트젤리 1BOX 7포 주식회사 달바글로벌'</li></ul>                                                                                 |
+| 14.0  | <ul><li>'CJ웰케어 이너비 아쿠아뱅크 4주분 먹는 히알루론산  주식회사 바인컴퍼니'</li><li>'에스더포뮬러 스킨케어 포뮬러 500mg x 60캡슐  더트레이드'</li><li>'퓨리카 뮤신 에버 청포도맛 (1box ,10포)  주식회사 에이지엣랩스'</li></ul>                                                                                                                                    |
+| 10.0  | <ul><li>'프롬바이오 아프리카망고 스틱 복숭아맛 2주 14포x1박스 아프리카망고 스틱 복숭아 2주 주식회사 프롬바이오'</li><li>'미국산 와일드망고 씨앗 분말 150g 2.와일드망고종자추출분말_미국산 200g 주식회사 그린허브'</li><li>'와일드망고 씨앗 가루 분말 2팩 (유통기한 임박/ 4월1일까지)  (주)메디앤케어'</li></ul>                                                                                         |
+| 6.0   | <ul><li>'레몬밤차 레몬밤 추출물 티 잎 허브차 티백 41.연잎차 50개입_3개(무료배송 + 1 개 추가증정)(이벤트) 주식회사 수명원'</li><li>'웰빙곳간 레몬밤 민들레 추출복합물 600mg X 120정 120캡슐, 1개  유럽 살다'</li><li>'순수한집 레몬밤차 티백 50개입 35. 귤피차 50티백x2개 (총100개입) (주)순수코퍼레이션'</li></ul>                                                                            |
+| 7.0   | <ul><li>'스키니랩 시네트롤 자몽 다이어트 4g x 14포  (주)씨티케이이비전코리아'</li><li>'로얄캐네디언 캐나다 시네트롤 슬림 60정 자몽  주식회사 부스트업'</li><li>'스키니랩 마시는시네트롤 자몽다이어트 14포  리(lee)마켓'</li></ul>                                                                                                                                        |
+| 2.0   | <ul><li>'닥터바른 다이너티 올인원 이뮨 다이어트 이너뷰티 7개 4주플랜 28개 (예약:8/20출고) (주)테크러브'</li><li>'휴온스 살사라진 락토페린 다이어트 800mg x 14정 1박스  소현유통'</li><li>'자연정 찰곤약쌀 200g x 15개 묶음  알파푸드 주식회사'</li></ul>                                                                                                                   |
+| 3.0   | <ul><li>'그라비올라 300g 3팩 그라비올라 효능 효과  유희 Co.'</li><li>'발효구기자추출분말 250g 정든팜 이중밀폐 청양구기자  킴스컴퍼니'</li><li>'피지오로지컬 클렌징 젤 1000ml x 10개  생활꿀템마켓'</li></ul>                                                                                                                                                |
+| 12.0  | <ul><li>'바이탈뷰티 메타그린 슬림업 30일(new) 1개  (주)아모레퍼시픽'</li><li>'바이탈뷰티 메타그린 슬림업 420mg x 90정 1개월분+5일치 미니 사이즈 휴대용이 1. 슬림업 캡슐통  90정 (주)준광아이티'</li><li>'엠뉴 시크릿 제로컷 알파 (60포)  주식회사제이윤코스메틱'</li></ul>                                                                                                         |
+| 4.0   | <ul><li>'랩노쉬 단백쿠키 5종 20개입 골라담기 (더블초코/피넛버터/아몬드앤그린티/화이트초코오렌지/리치코코넛) 프로틴쿠키 [원산지:상세설명에 표시] 화이트초코오렌지10+리치코코넛10 메가글로벌001'</li><li>'랩노쉬 단백쿠키 5종 10개입 더블초코/피넛버터/아몬드앤그린티/화이트초코오렌지/리치코코넛) 프로틴쿠키259238 피넛버터 10개입 오씨제이(OCJ)'</li><li>'셀렉스 프로틴 오리지널 190ml x 24개 [음료] 탄산수_씨그램라벨프리레몬450mlx20개 옐로우로켓'</li></ul> |
+| 11.0  | <ul><li>'닥터블릿 푸응 나이트버닝 601mg x 10캡슐  셀러고메즈'</li><li>'뉴트리디데이 잔티젠 올뉴 600 500mg x 30캡슐 / H  엠 스토리(M STORY)'</li><li>'티르티르 퍼펙트 시크릿 컷 605mg 30캡슐  주문(JOO MOON)'</li></ul>                                                                                                                            |
+| 8.0   | <ul><li>'푸드센스 시서스 가루 50배 농축 추출 분말 250g 1팩  한승철'</li><li>'앱소뉴트릭스 시서스 맥시멈 스트렝스 1600mg 120 캡슐 2개월분 추출물  그레이트몰'</li><li>'뉴온 시서스 워터필 다이어트 (25ml + 850mg) x 7개입  주식회사 더클라우드세븐'</li></ul>                                                                                                              |
+| 13.0  | <ul><li>'비비랩 저분자 콜라겐 글루타치온 화이트 2g x 30포  와이즈블루'</li><li>'에버콜라겐 타임비오틴 업 3g x 30포  주식회사 더클라우드세븐'</li><li>'줄리스초이스 더마 뷰티 콜라겐 비오틴 앰플, 300ml, 12개입 . 비오틴앰플 앰플 이메이트'</li></ul>                                                                                                                         |
+| 0.0   | <ul><li>'네츄럴굿띵스 잇츠 버닝 CLA 180캡슐 1박스 공액리놀레산 체지방 다이어트  주식회사 네츄럴굿띵스'</li><li>'슬림플래닛 토날린 CLA 3400mg 팻번 1개월분 공액리놀레산 다이어트식품 홍화씨유 [10%] 1병(1개월분) 케이바이오'</li><li>'[1+1] 닥터블릿 푸응 팻버닝 30캡슐 푸웅 나이트버닝 다이어트 CLA 30캡슐 [1박스] 나고(NAGO)'</li></ul>                                                               |
+| 9.0   | <ul><li>'동화약품 시원하게 비우는 배러라이트 120ml 10개입 / 난소화성 말토덱스트린 식이섬유 음료 01_동화약품 배러라이트 120g 10개 세정유통'</li><li>'네추럴라이즈 프리미엄 차전자피 식이섬유 6g x 30포  주식회사 지유오투'</li><li>'바이오스 라이프 S  성원아토'</li></ul>                                                                                                             |
+| 5.0   | <ul><li>'팔레오 슈퍼플러스 락토페린 350 2g x 30포  팔레오'</li><li>'더좋은 이뮤업 오리진 CBP 락토페린 / 초유단백질  별이네 건강스토어'</li><li>'셀트리온 이너랩 데일리 락토페린S 3박스  셀트리온 이너���'</li></ul>                                                                                                                                               |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Metric |
+|:--------|:-------|
+| **all** | 0.8308 |
+
+## 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_fd6")
+# Run inference
+preds = model("커클랜드 프로틴 바 60g x 20개입  하이세일즈")
+```
+
+<!--
+### 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   | 3   | 10.1113 | 23  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 50                    |
+| 1.0   | 50                    |
+| 2.0   | 100                   |
+| 3.0   | 50                    |
+| 4.0   | 100                   |
+| 5.0   | 23                    |
+| 6.0   | 50                    |
+| 7.0   | 50                    |
+| 8.0   | 50                    |
+| 9.0   | 50                    |
+| 10.0  | 27                    |
+| 11.0  | 50                    |
+| 12.0  | 50                    |
+| 13.0  | 50                    |
+| 14.0  | 50                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (512, 512)
+- num_epochs: (20, 20)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 40
+- body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
+- head_learning_rate: 2e-05
+- loss: CosineSimilarityLoss
+- distance_metric: cosine_distance
+- margin: 0.25
+- end_to_end: False
+- use_amp: False
+- warmup_proportion: 0.1
+- seed: 42
+- eval_max_steps: -1
+- load_best_model_at_end: False
+
+### Training Results
+| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
+|:-----:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.008 | 1    | 0.4754        | -               |
+| 0.4   | 50   | 0.3988        | -               |
+| 0.8   | 100  | 0.2252        | -               |
+| 1.2   | 150  | 0.1544        | -               |
+| 1.6   | 200  | 0.0825        | -               |
+| 2.0   | 250  | 0.0414        | -               |
+| 2.4   | 300  | 0.0315        | -               |
+| 2.8   | 350  | 0.0171        | -               |
+| 3.2   | 400  | 0.0084        | -               |
+| 3.6   | 450  | 0.0109        | -               |
+| 4.0   | 500  | 0.0072        | -               |
+| 4.4   | 550  | 0.0023        | -               |
+| 4.8   | 600  | 0.0007        | -               |
+| 5.2   | 650  | 0.0005        | -               |
+| 5.6   | 700  | 0.0004        | -               |
+| 6.0   | 750  | 0.0003        | -               |
+| 6.4   | 800  | 0.0003        | -               |
+| 6.8   | 850  | 0.0002        | -               |
+| 7.2   | 900  | 0.0001        | -               |
+| 7.6   | 950  | 0.0004        | -               |
+| 8.0   | 1000 | 0.0002        | -               |
+| 8.4   | 1050 | 0.0002        | -               |
+| 8.8   | 1100 | 0.0002        | -               |
+| 9.2   | 1150 | 0.0001        | -               |
+| 9.6   | 1200 | 0.0001        | -               |
+| 10.0  | 1250 | 0.0001        | -               |
+| 10.4  | 1300 | 0.0001        | -               |
+| 10.8  | 1350 | 0.0002        | -               |
+| 11.2  | 1400 | 0.0001        | -               |
+| 11.6  | 1450 | 0.0001        | -               |
+| 12.0  | 1500 | 0.0001        | -               |
+| 12.4  | 1550 | 0.0001        | -               |
+| 12.8  | 1600 | 0.0001        | -               |
+| 13.2  | 1650 | 0.0001        | -               |
+| 13.6  | 1700 | 0.0001        | -               |
+| 14.0  | 1750 | 0.0001        | -               |
+| 14.4  | 1800 | 0.0001        | -               |
+| 14.8  | 1850 | 0.0001        | -               |
+| 15.2  | 1900 | 0.0001        | -               |
+| 15.6  | 1950 | 0.0001        | -               |
+| 16.0  | 2000 | 0.0001        | -               |
+| 16.4  | 2050 | 0.0001        | -               |
+| 16.8  | 2100 | 0.0001        | -               |
+| 17.2  | 2150 | 0.0001        | -               |
+| 17.6  | 2200 | 0.0001        | -               |
+| 18.0  | 2250 | 0.0001        | -               |
+| 18.4  | 2300 | 0.0001        | -               |
+| 18.8  | 2350 | 0.0001        | -               |
+| 19.2  | 2400 | 0.0001        | -               |
+| 19.6  | 2450 | 0.0001        | -               |
+| 20.0  | 2500 | 0.0001        | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.1.0.dev0
+- Sentence Transformers: 3.1.1
+- Transformers: 4.46.1
+- PyTorch: 2.4.0+cu121
+- Datasets: 2.20.0
+- Tokenizers: 0.20.0
+
+## 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_fd",
+  "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": "4.46.1",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.1.1",
+    "transformers": "4.46.1",
+    "pytorch": "2.4.0+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

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 sha256:1387c65bd8a5c4a511ac0c4108b4b396e98f82d8704e404b93f370b85ce389fe
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4e265f6bd29141d96664e1ceefaaa62890571423e50ba12a3cb9dad3a369d04b
+size 93215

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]"
+}