embedding-data/deberta-sentence-transformer

Uso (Sentence-Transformers)

Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo así:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esto es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]

model = SentenceTransformer('embedding-data/deberta-sentence-transformer')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (Transformadores de HuggingFace)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo así: Primero, pasa tu entrada a través del modelo transformador, luego tienes que aplicar la adecuada operación de agrupamiento sobre las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Agrupación Promedio - Tener en cuenta la máscara de atención para el promediado correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
  token_embeddings = model_output[0] #El primer elemento de model_output contiene todas las incrustaciones de tokens
  input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
  return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

# Oraciones para las que queremos incrustaciones de oración
sentences = ['Esto es una oración de ejemplo', 'Cada oración es convertida']

# Cargar el modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('embedding-data/deberta-sentence-transformer')
model = AutoModel.from_pretrained('embedding-data/deberta-sentence-transformer')

# Tokenizar oraciones
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Calcular incrustaciones de tokens
with torch.no_grad():
  model_output = model(**encoded_input)

# Realizar agrupamiento. En este caso, agrupamiento promedio.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Incrustaciones de oraciones:")
print(sentence_embeddings)