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 +1,269 @@
+---
+tags:
+- setfit
+- sentence-transformers
+- text-classification
+- generated_from_setfit_trainer
+widget:
+- text: u자 바디필로우 임산부 인형 극세사 쿠션 보호 01 01 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우
+- text: V크로스 쿨 임산부 팬티 랜덤 3종1세트(M-XXL) 204830 L 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품
+- text: 1+1/2+2 코르셋 밴딩 올인원 속옷 3 IN 1 올인원 속옷 민소매 뱃살보정 일체형 속옷 L（65-70kg）_살구색 X 1+블랙
+    X 1 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교용구
+- text: u자베개 바디필로우 죽부인베개 임신베개 U자 배게 플래티넘 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우
+- text: 임산부 손목 산모 산후 보호대 아대 패드 핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대
+metrics:
+- accuracy
+pipeline_tag: text-classification
+library_name: setfit
+inference: true
+base_model: mini1013/master_domain
+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: accuracy
+      value: 1.0
+      name: Accuracy
+---
+
+# 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:** 8 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 4.0   | <ul><li>'임산부복대 임부 허리 보호 지지대 산모 산전 10.얇은 심리스 임산부 복대_블랙XL 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대'</li><li>'프라하우스 임산부 산모 손목보호대(2개입) 원플러스원 세트 사이즈조절 메쉬 사계절보호대 손목보호대+발목보호대세트_선택4 손목 (스킨) + 발목 (블랙) 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대'</li><li>'임산부복대 임부 허리 보호 지지대 산모 산전 09.매쉬 산전산후겸용 벨트형_블랙XL 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대'</li></ul>                                |
+| 2.0   | <ul><li>'메모리 방석 산모 임산부 원형 폼 상품선택_핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 산모방석'</li><li>'[솔라히팅시트] 도넛방석 회음부 임산부산모 치루 원적외선방석 [명화]별이빛나는밤에_추가 시트커버(그레이) 출산/육아 > 임산부용품 > 산모방석'</li><li>'3D 메모리폼 회음부 엉덩이 쿠션 산모 도넛 방석 선택01)3D 남성용 메모리폼 방석_C.극세사 브라운 출산/육아 > 임산부용품 > 산모방석'</li></ul>                                                                         |
+| 5.0   | <ul><li>'비오템 비오베르제뛰르 튼살 크림 400ml 비오템튼살크림 +비오템 바디밀크 75ml ×2 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부화장품'</li><li>'아기자기랩 양배추 가슴팩 28g 8매입 8매입 출산/���아 > 임산부용품 > 임산부화장품'</li><li>'베비루미 마더 케어 크림 200ml  출산/육아 > 임산부용품 > 임산부화장품'</li></ul>                                                                                                                  |
+| 0.0   | <ul><li>'[매장발송] 탑텐키즈 아동) 독도의 날 캠페인 플리스 셋업 (MKC4IP3001) LCO_120 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품'</li><li>'BODDYSIZE 여성용 임산부 반소매 브이넥 러플 맥시 불규칙한 롱 드레스, 블랙. Medium Black Medium_Pink 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품'</li><li>'임밍아웃 이벤트 현관문 레터링 자유문구 남편 임신 알리기 서프라이즈 부모님 카드 축하선물 아빠가된걸축하해_8.화이트/어마어마한신랑_6.응애응애 출산/육아 > 임산부용품 > 기타임산부용품'</li></ul> |
+| 3.0   | <ul><li>'아망떼 꿀잠 바디필로우 등쿠션 안고자는 베개 모음 31.코튼벨 등쿠션_커버_솜포함 노블핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우'</li><li>'임산부바디필로우 배개 새로운 전신 수유 임신 베개 U 자형 출산 이동식 코튼 커버 70x130CM Gray S 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우'</li><li>'임산부 바디필로우 허리보호 임신 배받침 수면 쿠션 복부 지지대 블루 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부바디필로우'</li></ul>                                                      |
+| 7.0   | <ul><li>'남성 전술 바지 방수 긁힘 방지 폴라폴리스 팬츠 기모 전술바지 3XL_그린 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교음반/DVD'</li><li>'도플러 태아심음측정기 초음파 우리 아기 심장 소리 심장 체크 화이트 JST-T501 블루 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교용구'</li><li>'알루미늄 합금 주방 압력 조리기, 스토브 요리, 에너지 절약 안전 보호, 야외 캠 155550 18CM 3L 155550 20CM 4L 출산/육아 > 임산부용품 > 태교용품 > 태교용구'</li></ul>                        |
+| 1.0   | <ul><li>'매일유업 맘스 앱솔루트 식이섬유 주스 오렌지200ml 24팩 오렌지쥬스24팩 출산/육아 > 임산부용품 > 모유수유차'</li><li>'맘스 앱솔루트 식이섬유주스 오렌지 200ml x 24팩 이중포장 매일유업 앱솔맘 맘스앱솔루트 식이섬유주스 오렌지x24팩 출산/육아 > 임산부용품 > 모유수유차'</li><li>'모유 차 맘라떼모아30포 + 유기농 스틸티 락타티20t 세트  출산/육아 > 임산부용품 > 모유수유차'</li></ul>                                                                     |
+| 6.0   | <ul><li>'유주글로벌 전자파차단담요 방사선방지천 전자파차단앞치마 전자파방지복대 임신출산축하 은회색 2겹(무료 테스트 펜) 출산/육아 > 임산부용품 > 전자파차단앞치마'</li><li>'이지스바디 전기장완화 카페 바리스타 임산부 방수 이쁜 고급 앞치마 에이프런 워크웨어 선물 차콜그레이_베이지 출산/육아 > 임산부용품 > 전자파차단앞치마'</li><li>'전자파 방사선 차단 속옷 임신 선물 란제리 임부복 핑크 고양이+테스트 펜 M 출산/육아 > 임산부용품 > 전자파차단앞치마'</li></ul>                                        |
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+| Label   | Accuracy |
+|:--------|:---------|
+| **all** | 1.0      |
+
+## 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_bc28")
+# Run inference
+preds = model("임산부 손목 산모 산후 보호대 아대 패드 핑크 출산/육아 > 임산부용품 > 임산부보호대")
+```
+
+<!--
+### 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   | 7   | 15.0119 | 28  |
+
+| Label | Training Sample Count |
+|:------|:----------------------|
+| 0.0   | 70                    |
+| 1.0   | 15                    |
+| 2.0   | 70                    |
+| 3.0   | 70                    |
+| 4.0   | 70                    |
+| 5.0   | 70                    |
+| 6.0   | 70                    |
+| 7.0   | 70                    |
+
+### Training Hyperparameters
+- batch_size: (256, 256)
+- num_epochs: (30, 30)
+- max_steps: -1
+- sampling_strategy: oversampling
+- num_iterations: 50
+- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
+- head_learning_rate: 0.01
+- loss: CosineSimilarityLoss
+- distance_metric: cosine_distance
+- margin: 0.25
+- end_to_end: False
+- use_amp: False
+- warmup_proportion: 0.1
+- l2_weight: 0.01
+- seed: 42
+- eval_max_steps: -1
+- load_best_model_at_end: False
+
+### Training Results
+| Epoch   | Step | Training Loss | Validation Loss |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
+| 0.0101  | 1    | 0.4772        | -               |
+| 0.5051  | 50   | 0.4978        | -               |
+| 1.0101  | 100  | 0.2919        | -               |
+| 1.5152  | 150  | 0.0498        | -               |
+| 2.0202  | 200  | 0.019         | -               |
+| 2.5253  | 250  | 0.0011        | -               |
+| 3.0303  | 300  | 0.0001        | -               |
+| 3.5354  | 350  | 0.0001        | -               |
+| 4.0404  | 400  | 0.0001        | -               |
+| 4.5455  | 450  | 0.0           | -               |
+| 5.0505  | 500  | 0.0           | -               |
+| 5.5556  | 550  | 0.0           | -               |
+| 6.0606  | 600  | 0.0           | -               |
+| 6.5657  | 650  | 0.0           | -               |
+| 7.0707  | 700  | 0.0           | -               |
+| 7.5758  | 750  | 0.0           | -               |
+| 8.0808  | 800  | 0.0           | -               |
+| 8.5859  | 850  | 0.0           | -               |
+| 9.0909  | 900  | 0.0           | -               |
+| 9.5960  | 950  | 0.0           | -               |
+| 10.1010 | 1000 | 0.0           | -               |
+| 10.6061 | 1050 | 0.0           | -               |
+| 11.1111 | 1100 | 0.0           | -               |
+| 11.6162 | 1150 | 0.0           | -               |
+| 12.1212 | 1200 | 0.0           | -               |
+| 12.6263 | 1250 | 0.0           | -               |
+| 13.1313 | 1300 | 0.0           | -               |
+| 13.6364 | 1350 | 0.0           | -               |
+| 14.1414 | 1400 | 0.0           | -               |
+| 14.6465 | 1450 | 0.0           | -               |
+| 15.1515 | 1500 | 0.0           | -               |
+| 15.6566 | 1550 | 0.0           | -               |
+| 16.1616 | 1600 | 0.0           | -               |
+| 16.6667 | 1650 | 0.0           | -               |
+| 17.1717 | 1700 | 0.0           | -               |
+| 17.6768 | 1750 | 0.0           | -               |
+| 18.1818 | 1800 | 0.0           | -               |
+| 18.6869 | 1850 | 0.0           | -               |
+| 19.1919 | 1900 | 0.0           | -               |
+| 19.6970 | 1950 | 0.0           | -               |
+| 20.2020 | 2000 | 0.0           | -               |
+| 20.7071 | 2050 | 0.0           | -               |
+| 21.2121 | 2100 | 0.0           | -               |
+| 21.7172 | 2150 | 0.0           | -               |
+| 22.2222 | 2200 | 0.0           | -               |
+| 22.7273 | 2250 | 0.0           | -               |
+| 23.2323 | 2300 | 0.0           | -               |
+| 23.7374 | 2350 | 0.0           | -               |
+| 24.2424 | 2400 | 0.0           | -               |
+| 24.7475 | 2450 | 0.0           | -               |
+| 25.2525 | 2500 | 0.0           | -               |
+| 25.7576 | 2550 | 0.0           | -               |
+| 26.2626 | 2600 | 0.0           | -               |
+| 26.7677 | 2650 | 0.0           | -               |
+| 27.2727 | 2700 | 0.0           | -               |
+| 27.7778 | 2750 | 0.0           | -               |
+| 28.2828 | 2800 | 0.0           | -               |
+| 28.7879 | 2850 | 0.0           | -               |
+| 29.2929 | 2900 | 0.0           | -               |
+| 29.7980 | 2950 | 0.0           | -               |
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- SetFit: 1.1.0
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.19.1
+
+## 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_bc",
+  "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": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 32000
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.2.0a0+81ea7a4"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

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:c6a846cc902455b6d41891a8e0161842a93a0e7f26c859472a5d4b73687abcc7
+size 442494816

model_head.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d76fd49928ab1c72a2e9d3a3676379c23a3dd297f31b2457c7bde02062dbf9d1
+size 50087

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]"
+}