/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Библиотека
transformers.js
Опубликована
28 июн 2025

phishing-email-detection-distilbert_v2.4.1-ONNX

Классификация текстаТекст → label3 профессии

ONNX-версия модели phishing-email-detection-distilbert_v2.4.1, разработанной cybersectony и автоматически конвертированной и опубликованной сообществом onnx-community.

797скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены1 сен 2025

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

Модель предназначена для классификации текста, в частности для выявления фишинговых электронных писем, и может использоваться в сценариях фильтрации входящей почты и предварительной оценки подозрительных сообщений.

Модель основана на DistilBERT, а её формат ONNX позволяет применять её через библиотеку Transformers.js, в том числе в JavaScript-приложениях. В README не указаны точный размер модели, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, набор меток, используемые данные для обучения и показатели качества, поэтому эти характеристики нельзя надёжно оценить.

Сильной стороной является готовность к запуску в экосистеме Transformers.js и специализация на задаче обнаружения фишинга. Ограничения, включая возможные ошибки классификации и применимость к языкам или типам писем, в README не описаны; результаты следует проверять перед принятием автоматических решений. Лицензия модели также 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

phishing-email-detection-distilbert_v2.4.1 (ONNX)

This is an ONNX version of cybersectony/phishing-email-detection-distilbert_v2.4.1. It was automatically converted and uploaded using this space.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Detect phishing emails using the pre-trained model.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const classifier = await pipeline('text-classification', 'onnx-community/phishing-email-detection-distilbert_v2.4.1-ONNX');
const output = await classifier('I love transformers!');

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
8b488fd

0 моделей