Použití doladěného modelu
Model je doladěný a připravený na nová data. Teď se podíváme, jak si tvůj doladěný model poradí s klasifikací nových interakcí – konkrétně, jestli je daná interakce nízké nebo vysoké riziko odchodu zákazníka.
Doladěný model a tokenizer jsou už načtené.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do LLMs v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Tokenizuj nová data.
- Předej tokenizované vstupy do doladěného modelu s deaktivovanými gradienty.
- Extrahuj nové předpovědi.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
input_text = ["I'd just like to say, I love the product! Thank you!"]
# Tokenize the new data
inputs = ____(____, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
# Pass the tokenized inputs through the model
with ____:
outputs = ____
# Extract the new predictions
predicted_labels = ____.____(outputs.logits, dim=1).tolist()
label_map = {0: "Low risk", 1: "High risk"}
for i, predicted_label in enumerate(predicted_labels):
churn_label = label_map[predicted_label]
print(f"\n Input Text {i + 1}: {input_text[i]}")
print(f"Predicted Label: {predicted_label}")