pytorch/serve

add support for SeTFiT models

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#2.107 geöffnet am 5. Feb. 2023

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Beschreibung

🚀 The feature

Add support for setfit models which currently is unsupported and throwing Dependency installation stderr: error.

Motivation, pitch

SOTA is quickly moving to few-shot approaches and the SeTFiT library provides a fast and easy way to finetune sentence-transformers-based models with little labeled data. Would strongly appreaciate this feature to be considered.

Alternatives

No response

Additional context

No response

Contributor Guide

Tech Stack
pythonpytorchjava
Domain
backendmachine learning
Issue Type
feature
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 days
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
stale
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
mostly clear
Voraussetzungen
familiarity with SetFitPyTorch Serve basicsPython package management
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40
Research-Richtung
Investigate how PyTorch Serve currently supports custom models by examining existing handlers in the `ts/` or `serve/` directory, particularly for models with external dependencies. Review the error 'Dependency installation stderr:' to understand how dependencies are managed. Look at issue comments for any additional context or proposed approaches. The goal is to create a handler that can load and serve SetFit models, similar to existing transformers support.