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简介
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。
截图
产品特色
专注于CPU执行，使用高效的模型生成嵌入。
使用余弦相似度进行文本分类，无需微调。
支持多分类器执行，共享同一模型的嵌入。
支持模型训练和导出，方便未来使用。
可以将模型发布到HuggingFace模型库。
支持从目录或HuggingFace加载预训练模型。
提供类预测功能，包括单条和批量预测。
使用教程
安装fastc库：通过Python的包管理工具pip安装fastc。
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准备数据集：收集并整理用于训练分类器的文本数据。
训练模型：使用fastc提供的SentenceClassifier类来训练文本分类器。
保存模型：训练完成后，使用save_model方法保存模型以供后续使用。
加载模型：通过SentenceClassifier类加载本地或HuggingFace上的预训练模型。
进行预测：使用predict_one或predict方法对新文本进行情感分类预测。
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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