Instructions to use hfvladkon/bert_token_classification_detector with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use hfvladkon/bert_token_classification_detector with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="hfvladkon/bert_token_classification_detector")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfvladkon/bert_token_classification_detector") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("hfvladkon/bert_token_classification_detector", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
|
Download eval/README.md from hfvladkon/bert_token_classification_detector: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 1.52 kB
-
https://huggingface.co/hfvladkon/bert_token_classification_detector/resolve/main/eval/README.md
- Command line
-
hf download hf://hfvladkon/bert_token_classification_detector/eval/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/hfvladkon/bert_token_classification_detector/resolve/main/eval/README.md
1.52 kB
| # Предсказания и метрики этой модели | |
| Файлы этого каталога относятся к модели ветки `main` (ран `NF2_native_mbert_final_overlap` в нашей рабочей папке). | |
| | файл | что внутри | | |
| |---|---| | |
| | `probs_test.npz`, `probs_validation.npz` | вероятности классов на каждый токен ответа, метки, типы дефектов, id событий, вариант строки (source / corrected) | | |
| | `report.json` | метрики: совпадение спанов по пересечению и точный seqeval, подобранный на val порог, разбор по типам, проверка совпадения после перезагрузки модели | | |
| | `args.json` | параметры запуска обучения | | |
| | `test_predictions.jsonl`, `val_predictions.jsonl` | предсказанные и эталонные спаны с расшифрованным текстом | | |
| Метрики пересчитываются по этим файлам без переобучения: `python code/../rescore.py .` из рабочей папки проекта (`metrics.overlap_report`). | |
| Порог в `config.defect_threshold` подобран не по этим файлам, а по предсказаниям вне фолдов кросс-валидации на всех 1000 ответах; порог с val лежит в `config.defect_threshold_val`. | |