Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-portuguese-cased
Опубликована: 13 июл 2026

Ссылки

autoitil-bert-nivel1

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная BERT-модель классифицирует португалоязычные заявки ИТ-поддержки по четырём категориям ITIL для первичной маршрутизации.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AutoITIL BERT Nível 1 — модель для классификации заявок в службу ИТ-поддержки на португальском языке по категориям схемы ITIL: инцидент, запрос на обслуживание, проблема и изменение. Она создана дообучением BERTimbau Base, архитектура — BERT для классификации последовательностей; модель содержит 136,1 млн параметров и принимает текст длиной до 512 токенов.

Модель предназначена для автоматической первичной маршрутизации заявок и может быть первым этапом каскада классификации AutoITIL. В README приведены результаты пятиблочной стратифицированной кросс-валидации на 852 синтетических заявках: macro-F1 0,9594 ± 0,0188 и точность 0,9589. Обучающая выборка охватывает описания заявок по приложениям, сетям, безопасности, серверам и базам данных.

Это классификатор общего назначения для указанной схемы ИТ-поддержки, а не генератор структурированных заявок. Качество за пределами синтетической выборки и перенос на реальные заявки не подтверждены приведёнными метриками. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

Классификация заявок поддержки как инцидента, запроса, проблемы или изменения
Автоматическая первичная маршрутизация тикетов ИТ-службы
Предварительная сортировка обращений перед второй ступенью классификации

Ограничения

Метрики рассчитаны на небольшом синтетическом наборе из 852 заявок; качество на реальных данных не подтверждено. Классификатор выдаёт категорию и сам по себе не генерирует структурированные заявки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделей III.10Корпоративные функцииПроекты, процессы и операционное управлениеAI помогает планировать работу, обнаруживать отклонения и улучшать операционные процессы.25 задач2 527моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AutoITIL — BERT Nível 1 (tipo ITIL)

Fine-tuning do BERTimbau para classificar tickets de TI em português no Nível 1 de um esquema ITIL: Incidente, Requisição, Problema, Mudança.

Parte do projeto AutoITIL (TCC), que classifica tickets em cascata (Nível 1 → Nível 2) e gera propostas de ticket estruturadas automaticamente.

Métricas (CV 5-fold estratificado, 852 tickets)

F1 macro: 0.9594 (± 0.0188)
Accuracy (OOF): 0.9589

Classe	Precision	Recall	F1
Incidente	0.97	0.95	0.96
Mudança	0.97	0.95	0.96
Problema	0.96	0.98	0.97
Requisição	0.94	0.96	0.95

Uso

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("EdsonMorro/autoitil-bert-nivel1")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("EdsonMorro/autoitil-bert-nivel1")

Dados de treino

Dataset sintético de 852 tickets de TI em português (descrições realistas de Incidente/Requisição/Problema/Mudança nas áreas Aplicações, Rede, Segurança, Servidor e BD), balanceado entre classes. max_length=192, tokenizado com o tokenizer do BERTimbau.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: dbdadff