aisl-tejd/bge-reranker-v2-m3-finetuned-jul-20
aisl-tejd
Clasificación de texto
El modelo bge-reranker-v2-m3-finetuned-jul-20 entrenado por aisl-tejd en Hugging Face es un modelo de clasificación de texto basado en la biblioteca de transformers. El modelo utiliza la arquitectura xlm-roberta y es compatible con AutoTrain y Endpoints de inferencia. Está licenciado bajo la licencia Apache 2.0 y es compatible con safetensors.
Como usar
Este modelo aún no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia (sin servidor). Aumente su visibilidad social y vuelva a intentarlo más tarde, o despliegue en Endpoints de Inferencia (dedicado) en su lugar.
# Uso del modelo con transformers
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
modelo = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('aisl-tejd/bge-reranker-v2-m3-finetuned-jul-20')
tokenizador = AutoTokenizer.from_pretrained('aisl-tejd/bge-reranker-v2-m3-finetuned-jul-20')
entrada = tokenizador("Me gustas. Te amo.", return_tensors='pt')
salida = modelo(**entrada)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en transformers
- Compatible con TensorBoard
- Utiliza xlm-roberta
- Compatible con AutoTrain
- Compatibilidad con Endpoints de inferencia
- Licencia Apache 2.0
- Región: Estados Unidos
Casos de uso
- Clasificación de reseñas o comentarios
- Filtrado de contenido basado en texto
- Análisis de sentimiento
- Recomendación de productos o contenidos
- Clasificación de correos electrónicos