符露露的情感分类模型

模型名称与简介

• 模型：Setimet Aalysis（情感分类模型）
• 简介：输入一段文本，模型可以给出对应的情感分类，该模型不需要支持多轮对话，对应的情感分类的类别可以根据选择的数据集进行自行设计，可以是二分类，也可以是多分类。

实验环境

• 8核 32GB 显存24GB
• 预装ModelScope Librariy
• 预装镜像：ubutu22.04-cuda12.1.0-py310-torch2.1.2-tf2.14.0-1.11.0

训练方法

• 模型选择：ModelType.qwe18b
• 使用的数据集：DatasetName.jdsetimetzh
• 超参数设置：详见https://github.com/modelscope/swift/blob/mai/docs/source/LLM/%E5%91%BD%E4%BB%A 4%E8%A1%8C%E5%8F%82%E6%95%B0.md

示例代码

import os

os.eviro['CUDAVISIBLEDEVICES'] = '0'

import torch

from swift.llm import (

DatasetName, IferArgumets, ModelType, SftArgumets,

ifermai, sftmai, appuimai, mergeloramai

)

modeltype = ModelType.qwe1_8b

sft_args = SftArgumets(

modeltype=modeltype,

sft_type='lora',

traidatasetsample=2000,

dataset=[DatasetName.jdsetimetzh],

output_dir='output')

result = sftmai(sftargs)

bestmodelcheckpoit = result['bestmodelcheckpoit']

prit(f'bestmodelcheckpoit: {bestmodelcheckpoit}')

torch.cuda.empty_cache()

ifer_args = IferArgumets(

ckptdir=bestmodel_checkpoit,

loaddatasetcofig=True,

do_sample=False)

result = ifermai(iferargs)

运行结果

{'loss': 0.12845068, 'acc': 0.95, 'learigrate': 8.47e-06, 'epoch': 0.92, 'globalstep': 115}

模型名称与简介 模型：Sentiment Analysis（情感分类模型） 简介：输入一段文本，模型可以给出对应的情感分类，该模型不需要支持多轮对话，对应的情感分类的类别可以根据选择的数据集进行自行