Llm Router

🚀 自适应分类器

这是一个 自适应分类器 实例，支持持续学习和动态添加类别。

🚀 快速开始

你可以使用以下命令安装该模型：

pip install adaptive-classifier

✨ 主要特性

• 支持持续学习和动态添加类别。
• 基于 distilbert/distilbert-base-cased 基础模型。

📦 安装指南

使用 pip 命令进行安装：

pip install adaptive-classifier

📚 详细文档

模型详情

类别分布

HIGH: 308 个样本 (50.0%)
LOW: 308 个样本 (50.0%)

训练详情

• 训练步数：20
• 每个类别的样本数：见上述分布
• 原型记忆：启用
• 神经自适应：启用

局限性

• 每个类别至少需要 3 个样本。
• 每个类别最多有 500 个样本。
• 每 50 个样本更新一次原型。

💻 使用示例

基础用法

from adaptive_classifier import AdaptiveClassifier

# 加载模型
classifier = AdaptiveClassifier.from_pretrained("adaptive-classifier/llm-router")

# 进行预测
text = "Your text here"
predictions = classifier.predict(text)
print(predictions)  # 包含 (标签, 置信度) 元组的列表

# 添加新样本
texts = ["Example 1", "Example 2"]
labels = ["class1", "class2"]
classifier.add_examples(texts, labels)

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

📖 引用

@software{adaptive_classifier,
  title = {Adaptive Classifier: Dynamic Text Classification with Continuous Learning},
  author = {Sharma, Asankhaya},
  year = {2025},
  publisher = {GitHub},
  url = {https://github.com/codelion/adaptive-classifier}
}