/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
225 млн
Архитектура
big_bird · dense
Опубликована
10 мая 2024

it_support_ticket_classification_pegasus

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель BigBird для автоматической классификации и определения приоритета текстовых заявок в ИТ-поддержку.

18скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены10 мая 2024

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

interneuronai/it_support_ticket_classification_pegasus — модель компании Interneuron AI для классификации текстовых описаний обращений в ИТ-поддержку по категориям и приоритетам. Она предназначена для автоматизации сортировки заявок и ускорения их обработки службой поддержки.

Модель построена на архитектуре BigBird и содержит 224,8 млн параметров. Указанная длина контекста — 4096 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке не уточнены набор классов, языки обучения и использования, лицензия и результаты оценки качества.

Сценарии применения

  • распределение заявок в ИТ-поддержке по категориям
  • определение приоритета обращения в службу поддержки
  • автоматическая сортировка очереди технических заявок
  • маршрутизация заявок к нужной команде поддержки

Ограничения

Карточка не приводит перечень категорий, языки, на которых модель проверялась, или метрики качества; пригодность для конкретной очереди заявок следует оценить отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

IT Support Ticket Classification

Description: Automatically categorize and prioritize IT support tickets based on their text descriptions, enabling more efficient resolution and customer support.

How to Use

Here is how to use this model to classify text into different categories:

    from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
    
    model_name = "interneuronai/it_support_ticket_classification_pegasus"
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    
    def classify_text(text):
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)
        outputs = model(**inputs)
        predictions = outputs.logits.argmax(-1)
        return predictions.item()
    
    text = "Your text here"
    print("Category:", classify_text(text))

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
BigBirdForSequenceClassification
Ревизия весов
6bf6d2d

0 моделей