ahnsajang/nsmc-sentiment-lora

nsmc 감정 분석 LoRa 모델

• nsmc 데이터셋으로 파인튜닝된 한국어 감정 분석 모델입니다.

모델 설명

• 베이스 모델 : klue/bert-base
• 파인 튜닝 방법 : LoRa
• **언어 ** :한국어

성능

• 최종 성능 : 85%

학습정보

###데이터셋

• 이름 : nsmc -학습 데이터 : 10000

학습 설정

• 에폭 : 3
• 배치 크기 : 16
• 학습률 : 0.0003
• 워밍업 스텝 : 100

사용 방법

from peft import PeftModel

# 베이스 모델 로드 (분류용)
print("베이스 모델 로딩")
base_model_reload = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "klue/bert-base",
    num_labels=2
)

# 업로드한 LoRA 어댑터 로드
print(f"LoRA 어댑터 로딩: ahnsajang/nsmc-sentiment-lora")
model_reload = PeftModel.from_pretrained(base_model_reload, model_name_upload)
tokenizer_reload = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_upload)

# GPU로 이동
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_reload = model_reload.to(device)
model_reload.eval()

print("모델 로드 완료!")
print("이제 이 코드로 어디서든 내 모델을 사용할 수 있습니다!")

Note: 이 모델은 교육 목적으로 만들어졌습니다.