Passos para Criar o Modelo de Classificação
Para criar um modelo de classificação, siga os passos abaixo:
1. Carregue o conjunto de dados IMDB: Faça o download do conjunto de dados IMDB e converta-o em um DataFrame do Pandas.
2. Converta os dados de texto em embeddings: Use o modelo local llama3 para converter os dados de texto em embeddings.
3. Crie uma função para gerar embeddings: Crie uma função que gere embeddings para os dados de texto.
4. Aplique a função de embedding ao DataFrame: Aplique a função de embedding ao DataFrame para criar uma nova coluna com os embeddings.
5. Crie um modelo de classificação com scikit-learn: Crie um modelo de classificação com scikit-learn, específicamente um modelo k-nearest neighbor.
6. Treine o modelo com os embeddings e rótulos: Treine o modelo com os embeddings e rótulos.
Observações Importantes
* O tutorial utiliza uma amostra pequena de 10 pontos de dados do conjunto de dados IMDB para tornar o experimento rápido.
* O modelo llama3 pode ser lento, dependendo da velocidade do seu computador.
Conclusão
Este tutorial fornece um exemplo básico de como usar embeddings llama3 para criar um modelo de classificação. Além disso, incentiva os espectadores a experimentar com diferentes modelos scikit-learn e casos de uso.