Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста

 Интерфейс должен быть производительным. Он должен обеспечивать быстрое и эффективное выполнение запросов.

Надежность. Интерфейс должен быть надежным. Он должен поддерживать высокую доступность и отказоустойчивость.

Цели заказчика:

Эффективность:

Сократить время, затрачиваемое на анализ и понимание больших объемов текста, предоставляя краткие и точные резюме.

Адаптация к специфике:

Улучшить качество и точность суммаризации, адаптируя модель к уникальным особенностям и структуре диалогов в компании заказчика.

Интеграция:

Возможность легко интегрировать решение в существующие корпоративные системы для автоматизации процесса суммаризации.

Улучшение взаимодействия:

Помочь сотрудникам быстрее и эффективнее взаимодействовать с информацией, улучшая таким образом коммуникации и принятие решений в компании.

Данные:

Для наглядности обсуждения примем ситуацию, где заказчик предоставил, среди прочего, размеченный датасет для дополнительного обучения нашей предстоящей модели.

В целях демонстрации, мы взяли обучающий датасет с платформы Hugging Face. После получения всей необходимой информации от заказчика, включая данные, исполнитель переходит к этапу прототипирования решения. Если прототип удовлетворяет требованиям заказчика, следуют действия по внедрению решения в рабочую среду. Данный процесс будет описан в деталях в нашей книге.

Прототип решения задачи по обобщению текста

Предположим, что исполнитель успешно справился с реализацией представленной бизнес-постановки.

Основные этапы работы, представленные в файле Jupyter Notebook:

Подготовка рабочей среды:

Установка всех необходимых библиотек и пакетов, проверка доступности графического процессора для ускоренных вычислений.

Загрузка данных:

Импорт предоставленных заказчиком данных и их предварительная обработка.

Выбор и загрузка модели:

Выбрана модель PEGASUS из библиотеки Hugging Face's Transformers для задачи обобщения.

Дообучение модели:

Используя предоставленные заказчиком данные, произведено дообучение модели для лучшей адаптации к специфике диалогов заказчика.

Оценка качества:

Проведена валидация и оценка качества модели на отложенной выборке.

Демонстрация работы:

Представлены примеры обобщения различных текстов с использованием обученной модели.