bert-finetuned-Mode3A

El modelo se entrenó usando los siguientes hiperparámetros:

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: lineal
• num_epochs: 10
• mixed_precision_training: AMP Nativo

Frameworks utilizados:

• Transformers 4.41.2
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1

Para ejecutar la inferencia de este modelo, se puede utilizar la API de Inferencia para funciones de respuesta a preguntas. Sin embargo, actualmente, este modelo no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia (Serverless), por lo que se recomienda aumentar su visibilidad social o desplegarlo en Endpoints de Inferencia dedicados.