Python com ML Básico
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29 - Desenvolver ou Usar LLMs de Repositórios como Hugging Face

Hugging Face é uma plataforma líder para modelos de linguagem natural (LLMs) e fornece uma vasta coleção de modelos pré-treinados e ferramentas para NLP.

Exemplo: Usar BERT para Classificação de Texto com Hugging Face 

from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
from transformers import glue_convert_examples_to_features, glue_processors
import tensorflow as tf

# Carregar o modelo e o tokenizador BERT pré-treinados
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Exemplo de dados
sentences = ["I love this!", "I hate this!"]
labels = [1, 0]

# Tokenizar as entradas
input_ids = []
attention_masks = []

for sent in sentences:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
                        sent,
                        add_special_tokens = True,
                        max_length = 64,
                        pad_to_max_length = True,
                        return_attention_mask = True,
                        return_tensors = 'tf'
                   )
    
    input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])

input_ids = tf.concat(input_ids, axis=0)
attention_masks = tf.concat(attention_masks, axis=0)
labels = tf.convert_to_tensor(labels)

# Treinar o modelo
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5, epsilon=1e-8)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy'])

model.fit(
    [input_ids, attention_masks],
    labels,
    epochs=4,
    batch_size=8
)

# Avaliar o modelo
loss, accuracy = model.evaluate([input_ids, attention_masks], labels)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
Arduino
Coautor
Betobyte
Autor
Autores
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