Как применять библиотеку Hugging Face Evaluate для оценки моделей машинного обучения?

Библиотека Hugging Face Evaluate — это инструмент для оценки моделей машинного обучения, в том числе с упором на обработку естественного языка (НЛП). aimojo.io Она поддерживает более 50 показателей, таких как ROUGE, BLEU и точность. aimojo.io

Чтобы применить библиотеку, нужно выполнить следующие шаги: aimojo.io

1. Установить основную библиотеку. aimojo.io Для этого нужно запустить командную строку и ввести команду pip install evaluate. aimojo.io www.analyticsvidhya.com
2. Добавить дополнения (необязательно). aimojo.io Например, для определённых показателей, таких как ROUGE, нужно запустить команду pip install rouge_score. aimojo.io www.analyticsvidhya.com Для инструментов визуализации, таких как графики радаров, можно использовать команду pip install evaluate[визуализация]. www.analyticsvidhya.com
3. Загрузить модуль оценки. www.analyticsvidhya.com Чтобы использовать конкретный инструмент оценки, нужно загрузить его по имени. www.analyticsvidhya.com Например, чтобы загрузить показатель точности, нужно написать код import evaluate, accuracy_metric = evaluate.load(”точность”), print(”Загружена метрика точности”). www.analyticsvidhya.com

Несколько советов по применению библиотеки для получения точных результатов: aimojo.io

• Проводить предварительную обработку. aimojo.io Нужно убедиться, что выходные данные модели соответствуют формату, ожидаемому метрикой (например, токенизированный текст для BLEU). aimojo.io
• Избегать дублирования данных. aimojo.io Следует использовать свежие тестовые наборы, чтобы предотвратить завышенные оценки из-за загрязнения обучающих данных. aimojo.io
• Использовать комбинированные методы. aimojo.io Можно объединить автоматизированные показатели с отзывами людей для получения более полной картины. aimojo.io

Для получения более подробной информации и расширенного использования библиотеки можно обратиться к официальным ресурсам, например, к документации на сайте Hugging Face. github.com