Instructions to use tupleblog/salim-classifier with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use tupleblog/salim-classifier with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="tupleblog/salim-classifier")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tupleblog/salim-classifier") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tupleblog/salim-classifier", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -34,7 +34,7 @@ classifier(text)
|
|
| 34 |
|
| 35 |
## การเก็บข้อมูล
|
| 36 |
|
| 37 |
-
เก็บข้อมูลจากเพจ Facebook ที่มีชาวสลิ่มเข้าไปคอมเม้น คัดเลือกชุดประโยคที่มีความยาวมากกว่า 50 ตัวอักษร
|
| 38 |
และทำการ Annotate จากนั้นนำข้อมูลมาเทรนโมเดลด้วย WangchanBERTa (ข้อมูลอาจมีความ bias เนื่องจากทางทีมงานเป็นผู้เก็บข้อมูลเอง)
|
| 39 |
|
| 40 |
## ทดลองใช้งานผ่าน HuggingFace
|
|
|
|
| 34 |
|
| 35 |
## การเก็บข้อมูล
|
| 36 |
|
| 37 |
+
เก็บข้อมูลจากเพจ Facebook ที่มีชาวสลิ่มเข้าไปคอมเม้น (ข้อมูล public เท่านั้น) คัดเลือกชุดประโยคที่มีความยาวมากกว่า 50 ตัวอักษร
|
| 38 |
และทำการ Annotate จากนั้นนำข้อมูลมาเทรนโมเดลด้วย WangchanBERTa (ข้อมูลอาจมีความ bias เนื่องจากทางทีมงานเป็นผู้เก็บข้อมูลเอง)
|
| 39 |
|
| 40 |
## ทดลองใช้งานผ่าน HuggingFace
|