abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268
abhishek
Pregunta y respuesta
Este modelo es para la tarea de responder preguntas en hindi, entrenado utilizando AutoNLP en Hugging Face. Está basado en la arquitectura xlm-roberta y es compatible con la biblioteca de transformers y PyTorch. Se utiliza para la tarea extractiva de responder preguntas.
Como usar
Puedes usar cURL para acceder a este modelo:
```bash
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"question": "Who loves AutoNLP?", "context": "Everyone loves AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268
O con la API de Python:
import torch
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268", use_auth_token=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268", use_auth_token=True)
question, text = "Who loves AutoNLP?", "Everyone loves AutoNLP"
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')
start_positions = torch.tensor([1])
end_positions = torch.tensor([3])
outputs = model(**inputs, start_positions=start_positions, end_positions=end_positions)
loss = outputs.loss
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits
Funcionalidades
- Respuestas a preguntas extractivas
- Entrenado con AutoNLP
- Compatible con transformers
- Compatible con PyTorch
- Soporte multilingüe con énfasis en hindi
- Emisiones de CO2: 39.76330395590446 gramos
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Responder preguntas en hindi de manera automática
- Integración en chatbots para soporte en hindi
- Aplicaciones de asistencia y tutoría en hindi
- Automatización de respuestas en customer service en hindi