vlsb/autotrain-security-text-classification-albert-688320769
vlsb
Clasificación de texto
Modelo para la clasificación de texto en el ámbito de la seguridad, entrenado con AutoTrain utilizando el modelo albert y la biblioteca transformers. Este modelo ha sido optimizado para la clasificación binaria y proporciona métricas de validación que incluyen la pérdida, precisión, exactitud, AUC y F1. Además, es compatible con PyTorch y puede ser utilizado con el tokenizer de albert.
Como usar
Puedes usar cURL para acceder a este modelo:
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/vlsb/autotrain-security-text-classification-albert-688320769
O la API de Python:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("vlsb/autotrain-security-text-classification-albert-688320769", use_auth_token=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vlsb/autotrain-security-text-classification-albert-688320769", use_auth_token=True)
inputs = tokenizer("I love AutoTrain", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Entrenado con AutoTrain
- Compatible con PyTorch
- Transformers
- Emisiones de carbono: 3.670416179055797 gramos
- Tokenización automática con AutoTokenizer
- Compatible con Inference Endpoints
Casos de uso
- Clasificación binaria de texto
- Segmentación de texto en categorías de seguridad
- Análisis de texto automatizado para aplicaciones de seguridad