Sentence Similarity
PyTorch
Safetensors
sentence-transformers
Transformers
Vietnamese
generic
roberta
feature-extraction
Instructions to use wearesb/test-deploy-dify with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use wearesb/test-deploy-dify with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("wearesb/test-deploy-dify") 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 wearesb/test-deploy-dify with Transformers:
# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wearesb/test-deploy-dify") model = AutoModel.from_pretrained("wearesb/test-deploy-dify", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 128 Bytes
295ca33 | 1 2 3 4 | version https://git-lfs.github.com/spec/v1
oid sha256:6a68da8774dc95d4333ddf3f242db06ffe982f7cf814b7c7c6b312386e3256d5
size 134
|