graviraja/distilbert-base-uncased-finetuned-squad
graviraja
Pregunta y respuesta
Este modelo es de tipo 'Question Answering' (respuesta a preguntas) y está basado en la arquitectura DistilBERT, entrenado y afinado en el conjunto de datos SQuAD (Stanford Question Answering Dataset).
Como usar
Utilizar este modelo implica emplear endpoints de inferencia dedicados. A continuación se muestra un ejemplo de cómo podría integrarse:
# Código de ejemplo en Python
from transformers import pipeline
# Cargando el modelo
qa_pipeline = pipeline('question-answering', model='graviraja/distilbert-base-uncased-finetuned-squad')
# Pregunta y contexto
context = 'El contexto donde buscar la respuesta.'
question = '¿Cuál es la pregunta?'
# Obteniendo la respuesta
result = qa_pipeline({'context': context, 'question': question})
print(result)
Este modelo aún no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia (sin servidor). Para utilizarlo, es recomendable aumentar su visibilidad social o desplegarlo en puntos de inferencia dedicados.
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- distilbert
- Puntos de Inferencia
Casos de uso
- Responder a preguntas basadas en un contexto dado
- Aplicaciones de chatbots
- Sistemas de soporte al cliente
- Búsqueda de información en textos largos