Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-portuguese-cased
Опубликована: 26 июл 2026

Ссылки

autoitil-bert-nivel2

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Классификатор на базе BERTimbau распределяет португалоязычные IT-заявки по техническим областям ответственности второго уровня ITIL.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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 2 — классификатор текстов на базе BERTimbau, дообученный автором EdsonMorro для проекта AutoITIL. Он распределяет IT-заявки на португальском языке по ответственным техническим областям второго уровня схемы ITIL: приложения, базы данных, сеть, безопасность и серверы. Модель рассчитана на каскадную маршрутизацию заявок после классификации на первом уровне и может применяться в системах автоматизации службы поддержки.

Архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 136,1 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов; для обучения использовался синтетический сбалансированный набор из 852 заявок. В пятиблочной стратифицированной кросс-валидации указаны macro-F1 0,8048 ± 0,0358 и accuracy 0,8052. Эти результаты относятся к описанному набору данных и не гарантируют аналогичное качество на реальных заявках. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

маршрутизация IT-заявок в команду приложений
определение ответственной команды по заявкам о базах данных
направление сетевых инцидентов профильным специалистам
классификация заявок по безопасности и серверам
автоматизация каскадной классификации обращений в IT-поддержку

Ограничения

Обучена на синтетическом наборе из 852 заявок; опубликованные метрики получены при кросс-валидации на этом наборе и могут не переноситься на реальные обращения.

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 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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AutoITIL — BERT Nível 2 (área responsável)

Fine-tuning do BERTimbau para classificar tickets de TI em português no Nível 2 de um esquema ITIL: área técnica responsável — Aplicações, BD, Rede, Segurança, Servidor.

Parte do projeto AutoITIL (TCC), que classifica tickets em cascata (Nível 1 → Nível 2) e gera propostas de ticket estruturadas automaticamente. Complementa autoitil-bert-nivel1.

Métricas (CV 5-fold estratificado, 852 tickets)

F1 macro: 0.8048 (± 0.0358)
Accuracy (OOF): 0.8052

Classe	Precision	Recall	F1
Aplicações	0.78	0.76	0.77
BD	0.91	0.89	0.90
Rede	0.77	0.82	0.79
Segurança	0.82	0.72	0.77
Servidor	0.76	0.84	0.80

Uso

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("EdsonMorro/autoitil-bert-nivel2")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("EdsonMorro/autoitil-bert-nivel2")

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: 243d9eb