from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.models.base import Model
input = ['昨天起,上海地铁3号线长江南路站、殷高西路站、江湾镇站三站进一步限流。体验发现,高峰时段排队5分钟能进站;不少乘客选择提前起床,“现在提前10到20分钟起床,即便限流也不会影响上班”。被限流的XDJMS,你们提前多久?新民网']
使用下面这句可以正常进行预测
'''text_summary = pipeline(Tasks.text_generation, model='/root/.cache/modelscope/hub/damo/nlp_palm2.0_pretrained_chinese-base/')'''
text_summary = pipeline(Tasks.text_generation, model='./modelscope/checkpoint/output')
result = text_summary(input)
输出结果:
[{'text': ''}]
我也遇到了同样的问题,微调后再加载模型,使用pipeline进行推断,结果为空,请问您解决了吗?如果解决了,能分享一下解决方法吗?
遇到了同样的问题,finetune之后输出结果为空,调整了学习率也不成功,config里设置的学习率1e-3是否过大?
您好,这边的操作是正确的,是load output这个最好的checkpoint。请问您这边训练的log有截图吗,还有数据量以及训练的参数设置可以发下不,我们之前测试训练15~20轮后,rouge值会有不断的提升