Sử dụng mô hình đã fine-tune
Mô hình đã được fine-tune. Giờ bạn sẵn sàng dùng nó trên dữ liệu mới để tạo các phân loại. Hãy xem mô hình đã fine-tune của bạn gắn nhãn các tương tác mới là rủi ro churn thấp hay cao tốt đến mức nào.
model đã fine-tune và tokenizer đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn LLMs trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tokenize dữ liệu mới.
- Truyền các đầu vào đã tokenize vào mô hình đã fine-tune, đồng thời tắt gradient.
- Trích xuất các dự đoán mới.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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}")