谷歌开源NLP模型可视化工具LIT，模型训练不再「黑箱」( 二 )
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其他模块的具体细节 ， 参见：https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/user_guide.md
看了上面的介绍 ， 你是不是迫不及待地想要上手试试这个炫酷的可视化工具？下面我们来看它的安装过程和示例 。
安装教程
下载软件包并进行 Python 环境配置 ， 代码如下：
安装并配置好环境 ， 就可以体验工具包中自带的示例 。
示例
1. 情绪分类示例
代码如下：
情绪分类示例是基于斯坦福情感树库微调 BERT-tiny 模型 ， 在 GPU 上不到 5 分钟即可完成 。 训练完成后 ， 它将在开发集上启动 LIT 服务器 。
2. 语言建模类示例
要想探索预训练模型（BERT 或 GPT-2）的预测结果 ， 运行以下代码：
更多的示例请参考目录：../lit_nlp/examples 。
此外 ， 该项目还提供了添加自己模型和数据的方法 。 通过创建定制的 demo.py 启动器 ， 用户可以轻松地用自己的模型运行 LIT ， 类似于上述示例目录../lit_nlp/examples 。
完整的添加过程 ， 参见：https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/python_api.md#adding-models-and-data 。
参考链接：
http://www.iibrand.com/news/202008/1719096.html
https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/user_guide.md
https://github.com/PAIR-code/lit/blob/main/docs/python_api.md#adding-models-and-data
【谷歌开源NLP模型可视化工具LIT，模型训练不再「黑箱」】https://medium.com/syncedreview/google-introduces-nlp-model-understanding-tool-ab840b456be3
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