Log Anomaly Detection Model New

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは、Hub上に公開されたtransformersモデルのカードです。このモデルカードは自動生成されています。

📚 モデルの詳細

モデルの説明

これは、Hub上に公開された🤖 transformersモデルのモデルカードです。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 (任意): [詳細情報が必要]
• 共有者 (任意): [詳細情報が必要]
• モデルタイプ: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: [詳細情報が必要]
• ファインチューニング元のモデル (任意): [詳細情報が必要]

モデルのソース (任意)

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 (任意): [詳細情報が必要]
• デモ (任意): [詳細情報が必要]

🛠️ 用途

直接利用

[詳細情報が必要]

下流利用 (任意)

[詳細情報が必要]

想定外の利用

[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。

[詳細情報が必要]

🔧 トレーニングの詳細

トレーニングデータ

[詳細情報が必要]

トレーニング手順

前処理 (任意)

[詳細情報が必要]

トレーニングハイパーパラメータ

• トレーニング方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 (任意)

[詳細情報が必要]

📊 評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

メトリクス

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

要約

🌱 モデルの検証 (任意)

[詳細情報が必要]

🌳 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)に記載されているMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

📋 技術仕様 (任意)

モデルアーキテクチャと目的

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コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

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ソフトウェア

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📖 引用 (任意)

BibTeX:

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APA:

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📚 用語集 (任意)

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ℹ️ その他の情報 (任意)

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📝 モデルカードの作成者 (任意)

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📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]