Hugging Face's logo Hugging Face
  • Models
  • Datasets
  • Spaces
  • Buckets
  • Docs
  • Enterprise
  • Pricing
    • Website
      • Tasks
      • HuggingChat
      • Collections
      • Languages
      • Organizations
    • Community
      • Blog
      • Posts
      • Daily Papers
      • Hardware
      • Learn
      • Discord
      • Forum
      • GitHub
    • Solutions
      • Team & Enterprise
      • Hugging Face PRO
      • Enterprise Support
      • Inference Providers
      • Inference Endpoints
      • Storage Buckets

  • Log In
  • Sign Up

fisherman611
/
vibi-appfilter-ft1

Sentence Similarity
Safetensors
sentence-transformers
Transformers
Vietnamese
generic
roberta
feature-extraction
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use fisherman611/vibi-appfilter-ft1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use fisherman611/vibi-appfilter-ft1 with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("fisherman611/vibi-appfilter-ft1")
    
    sentences = [
        "Làm thế nào Đại học Bách khoa Hà Nội thu hút sinh viên quốc tế?",
        "Đại học Bách khoa Hà Nội đã phát triển các chương trình đào tạo bằng tiếng Anh để làm cho việc học tại đây dễ dàng hơn cho sinh viên quốc tế.",
        "Môi trường học tập đa dạng và sự hỗ trợ đầy đủ cho sinh viên quốc tế tại Đại học Bách khoa Hà Nội giúp họ thích nghi nhanh chóng.",
        "Hà Nội có khí hậu mát mẻ vào mùa thu.",
        "Các món ăn ở Hà Nội rất ngon và đa dạng."
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [5, 5]
  • Transformers

    How to use fisherman611/vibi-appfilter-ft1 with Transformers:

    # pip install -U transformers accelerate
    # Load model directly
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fisherman611/vibi-appfilter-ft1")
    model = AutoModel.from_pretrained("fisherman611/vibi-appfilter-ft1", device_map="auto")
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
vibi-appfilter-ft1
542 MB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 3 commits
fisherman611's picture
fisherman611
upload ft_vibi tu myserver
bff8629 verified 4 days ago
  • 1_Pooling
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • .gitattributes
    1.52 kB
    initial commit 4 days ago
  • README.md
    6.47 kB
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • added_tokens.json
    22 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • bpe.codes
    1.14 MB
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • config.json
    666 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • config_sentence_transformers.json
    284 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • finetune.json
    250 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • model.safetensors
    540 MB
    xet
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • modules.json
    277 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • sentence_bert_config.json
    241 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • special_tokens_map.json
    965 Bytes
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • tokenizer_config.json
    1.17 kB
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago
  • vocab.txt
    895 kB
    upload ft_vibi tu myserver 4 days ago