---
base_model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1053
- loss:CosineSimilarityLoss
widget:
- source_sentence: 'question: Radiateur électrique à inertie fluide pas cher disponible
à Bastia ? ----->query: query=radiateur électrique inertie fluide&sort=price-asc&context=298'
sentences:
- 'question: Je recherche un pied de table disponible dans le magasin d''Ivry sur
Seine. ----->query: query=Pied de table&context=142'
- 'question: Peinture intérieure Luxens disponible dans le magasin de Vitry ? ----->query:
query=luxens peinture interieure&context=21'
- 'question: Radiateur disponible dans le magasin de Montauban ? ----->query: query=Radiateur&context=189'
- source_sentence: 'question: Avez-vous des produits bio ? ----->query: query=Bio'
sentences:
- 'question: Je cherche des parpaings creux disponibles dans le magasin de Pau. ----->query:
query=parpaing creux&context=41'
- 'question: Je recherche des profilés disponibles dans le magasin de Bordeaux. ----->query:
query=profilé&context=37'
- 'question: Avez-vous des supports collecteurs disponibles dans le magasin de Strasbourg
? ----->query: query=Support collecteur&context=40'
- source_sentence: 'question: Donnez-moi les pieds de table les moins chers disponibles
dans le magasin de Thoiry. ----->query: query=pieds table&sort=price-asc&context=167'
sentences:
- 'question: Je cherche des pieds pour meuble. ----->query: query=Pieds meuble'
- 'question: J''ai besoin d''enduit de rebouchage pour un chantier, est-ce que vous
en avez en stock dans le magasin d''Osny ? ----->query: query=enduit de rebouchage&context=23'
- 'question: Avez-vous du mastic d''étanchéité disponible dans le magasin de Clermont
Ferrand ? ----->query: query=mastic d''etancheite&context=133'
- source_sentence: 'question: Donnez-moi les pieds de table les moins chers disponibles
dans le magasin de Thoiry. ----->query: query=pieds table&sort=price-asc&context=167'
sentences:
- 'question: Je recherche du parquet. ----->query: query=parket'
- 'question: J''aimerais savoir si vous avez des pinces à dénuder dans le magasin
de Cabries. ----->query: query=pince a denuder&context=66'
- 'question: Parquet contrecollé pas cher dans le magasin de Nice. ----->query:
query=parquet contrecolle&sort=price-asc&context=6'
- source_sentence: 'question: Je cherche une scie dans le magasin de Dinard. ----->query:
query=Scie&context=178'
sentences:
- 'question: Dalles pour l''extérieur ----->query: query=dalle exterieur'
- 'question: J''ai besoin d''une goulotte pour câble électrique, disponible dans
le magasin de Vitry. ----->query: query=goulotte pour cable electrique&context=21'
- 'question: J''aimerais savoir si vous avez des pinces à dénuder dans le magasin
de Cabries. ----->query: query=pince a denuder&context=66'
---
# SentenceTransformer based on sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co./sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2). It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co./sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2)
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
- **Output Dimensionality:** 384 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co./models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("yandac/embedding_model_search_api")
# Run inference
sentences = [
'question: Je cherche une scie dans le magasin de Dinard. ----->query: query=Scie&context=178',
"question: J'aimerais savoir si vous avez des pinces à dénuder dans le magasin de Cabries. ----->query: query=pince a denuder&context=66",
"question: J'ai besoin d'une goulotte pour câble électrique, disponible dans le magasin de Vitry. ----->query: query=goulotte pour cable electrique&context=21",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 1,053 training samples
* Columns: sentence1
, sentence2
, and label
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | sentence1 | sentence2 | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
| type | string | string | float |
| details |
question: Peinture pour bois extérieur disponible dans le magasin de Mundolsheim ? ----->query: query=Peinture bois extérieur&context=197
| question: Avez-vous des plans de travail d'angle disponibles dans le magasin de Douai ? ----->query: query=plan de travail d'angle&context=183
| 0.0
|
| question: Sac de granulés de bois disponible dans le magasin de Brive ? ----->query: query=sac granule bois&context=175
| question: Avez-vous des 1/2 ronds disponibles dans le magasin de Compiegne ? ----->query: query=1/2 rond&context=78
| 0.0
|
| question: Je cherche un rouleau d'étanchéité disponible dans le magasin de Cabries. ----->query: query=rouleau etancheite&context=66
| question: Je recherche un pied de table disponible dans le magasin d'Ivry sur Seine. ----->query: query=Pied de table&context=142
| 0.0
|
* Loss: [CosineSimilarityLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
```json
{
"loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `per_device_train_batch_size`: 1
- `num_train_epochs`: 4.8
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
#### All Hyperparameters