Autonlp Indic Glue Multi Class Classification 1e67664 1311135

🚀 AutoNLPを使用して学習されたモデル

AutoNLPを用いて学習されたモデルで、多クラス分類問題を解決します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、多クラス分類問題に対応しており、以下のセクションでその詳細を説明します。

📚 ドキュメント

モデル情報

検証指標

• 損失: 0.35616958141326904
• 正解率: 0.8979447200566973
• マクロF1: 0.8545383956197669
• マイクロF1: 0.8979447200566975
• 加重F1: 0.8983951947775538
• マクロ精度: 0.8615833774439791
• マイクロ精度: 0.8979447200566973
• 加重精度: 0.9013559365881655
• マクロ再現率: 0.8516503001777104
• マイクロ再現率: 0.8979447200566973
• 加重再現率: 0.8979447200566973

💻 使用例

基本的な使用法

cURLを使用してこのモデルにアクセスすることができます。

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/albertvillanova/autonlp-indic_glue-multi_class_classification-1e67664-1311135

高度な使用法

Python APIを使用することもできます。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("albertvillanova/autonlp-indic_glue-multi_class_classification-1e67664-1311135", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("albertvillanova/autonlp-indic_glue-multi_class_classification-1e67664-1311135", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoNLP", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)