環境構築 Google Colabで環境構築します。 下記にHuggingFaceのパイプラインの情報があります。 https://huggingface.co/transformers/main_classes/pipelines.html パイプラインで実行可能なタスクは下記になります。 ConversationalPipeline FeatureExtractionPipeline Fill […]
下記の部分にその記述があります。 https://huggingface.co/transformers/task_summary.html#summarization 環境構築 Google Colabで環境構築を行います。 下記の記事に手順を記述しています。 ライブラリを導入します。 モデルとTokenizerをまとめて扱えるpipelineを使用します。 このパイプラインはデータの前処理から […]
環境構築 Google Colabで動作確認をします。下記のリンクに環境構築方法を記述しています。 翻訳 まず必要なライブラリを導入します。 下記のコードで動作確認をします。 使用した例文はhuggingfaceが提供しているテストデータの中の一部を抜粋しました。 下記サイトからテストデータを取得できます。 https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-e […]
TensorFlowで依存するcuda, cuDNNの各バージョン Tensorflowは依存するcuda、cuDNNが異なるので検証に最適なのでTensorFlowで試してみます。 minicondaを導入します。下記リンクからインストーラを取得できます。 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 下記リンクに各TensorFlowバージョンの […]
参考にした記事は下記です。 https://medium.com/rapids-ai/gpu-accelerated-shap-values-with-xgboost-1-3-and-rapids-587fad6822 環境構築 NVIDIA GPU CLOUDからRAPIDSのコンテナを取得して実行します。 下記記事でNVIDIA GPU CLOUDの設定方法を記述しました。 SHAPのCPUパ […]
環境構築 環境構築はGoogle Colabで行います。 Google Colab上でpipで必要なライブラリをインストールします。 https://github.com/slundberg/shap 下記のコードをベースに処理をみていきます https://github.com/slundberg/shap/blob/master/notebooks/overviews/An%20introdu […]
動作環境 Google Colabで動作確認しました。 下記の記事で環境構築方法を記述しています。 言語モデルについて シンプルに説明すると単語データが与えられたときに次の単語候補を予測するモデルです。 例えば下記のようなデータが与えられたとき ”今日は日曜焼き肉定食を” 次の候補として ”たべる” を出力するようなモデルです。 データの準備 下記のページにある”How to fine […]
