Utilizarea modelului antrenat
Modelul a fost antrenat cu succes. Acum ești pregătit să îl folosești pe date noi și să generezi clasificări. Hai să vedem cât de bine se descurcă modelul tău la etichetarea unor interacțiuni noi ca risc scăzut sau ridicat de abandon.
model-ul tău antrenat și tokenizer-ul au fost deja încărcate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în LLM-uri cu Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Tokenizează datele noi.
- Transmite intrările tokenizate în modelul antrenat, dezactivând gradienții.
- Extrage noile predicții.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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}")