GPT
E

epicure-core

קוד פתוח

Kaikakucc-by-4.02026-05-27

  • custom
  • ingredient-embeddings
  • food
  • computational-gastronomy
  • metapath2vec

וקטורים ייעודיים לחישוב יחסי רכיבי מזון המשלבים כימיה של טעמים והקשרי בישול אמיתיים. מתאים למי שרוצה למצוא תחליפים חכמים או לכוון מתכונים לסגנון קולינרי מוגדר בלי להרים רשת ענקית.

  • 4.5 MBמשקל הקבצים
  • 88,605הורדות בחודש
  • 38לייקים

מה זה

מדובר במודל שיכון skip-gram בגודל 300 ממדים שמכסה 1,790 רכיבי מזון קנוניים. הוא נוצר משילוב של מסלולים בגרף כימי ממאגר FlavorDB יחד עם צמדי רכיבים ממתכונים, ולכן הוא מאזן בין הרכב המולקולות לבין האופן שבו אנשים באמת מבשלים. התוצאה היא שאם מבקשים שכנים של עוף מקבלים גם בשר חזיר בגלל פרופיל הטעמים וגם מרק עוף בגלל ההקשר של המתכון.

הגיאומטריה שלו צפופה בהרבה משני המודלים האחרים בסדרה, עם יחס השתתפות של 94.2 מתוך 300 וקוסינוס ממוצע של 0.35 בין זוגות. המדדים מראים מתאם ספירמן של 0.45 עבור ערכים תזונתיים ממאגר USDA וקוהיריות פנימית של 0.833 בתוך 193 האשכולות שנוצרו. זה אומר שהרכיבים מתקבצים סביב פרופילים מוגדרים בצורה הדוקה יותר, מבלי לאבד את הקשר המעשי למטבח.

מתאים ל

  • החלפת רכיבים במתכונים

    מציאת תחליף שנשען על דמיון מולקולרי ועדיין שומר על תפקיד הגיוני בסיר.

  • התאמת מנה למטבח מסוים

    משיכת רכיב לכיוון גיאוגרפי כמו דרום אסיה בעזרת אריתמטיקה וקטורית.

  • סיווג רכיבים לפי פרופיל

    שליפת המאפיינים והטעמים הדומיננטיים מתוך 193 האשכולות המוגדרים מראש.

איפה זה נופל

המילון מוגבל אך ורק ל־1,790 רכיבים קבועים. אם חסר לכם מרכיב מסוים, מוצר מעובד ספציפי או תבלין ייחודי, אי אפשר לחשב לו וקטור. בנוסף, חלוקת המטבחים מתבססת על תיוגים מודל שפה ולא על הגדרות קולינריות רשמיות, ויש הטיות במאגרי המקור של הרכיבים.

שאלות
נפוצות

האם המודל תומך בשמות של רכיבים בעברית?

השמות במילון הם באנגלית בלבד. אם יש לכם קלט בעברית תצטרכו לתרגם אותו לשמות הקנוניים של המאגר לפני השליפה, אחרת המודל פשוט לא יזהה את הרכיב.

איך מחשבים וקטור לרכיב שלא קיים במאגר?

אי אפשר. המודל מחזיק מילון סגור של 1,790 רכיבים ולא יודע לייצר שיכונים חדשים מטקסט חופשי, כך שמרכיבים חסרים יידרשו מיפוי ידני לקרוב ביותר.

איך מריצים

אין כאן צורך בכרטיס מסך מפלצתי או בשרת ייעודי. כל החבילה שוקלת 4.5 מגה בייט ורצה מקומית על המעבד של כל מחשב פיתוח רגיל תוך שניות, ישירות דרך ספריית פייתון ייעודית של הפרויקט.

ההבדל העיקרי בסדרה הוא בין גרסת הליבה הזו לבין גרסת cooc שמתמקדת רק במתכונים או גרסת chem שמתמקדת רק בכימיה טהורה. אין שום סיבה לשלם ל־API חיצוני או להחזיק תשתית ענן מורכבת בשביל קובץ של כמה מגה בייטים שאפשר לטעון ישירות לזיכרון של תהליך קיים.

pip install -U huggingface_hub
hf download Kaikaku/epicure-core

הרישיון

רישיון cc-by-4.0 מתיר שימוש חופשי לחלוטין, כולל שימוש מסחרי מלא, שינוי הקוד והפצה מחדש במוצרים סגורים. התנאי היחיד הוא מתן קרדיט ברור למחברים המקוריים וציון הרישיון.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • חובת ייחוס

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗