Model Trained Using AutoNLP

Problem type: Multi-class Classification
Model ID: 492513457
CO2 Emissions (in grams): 5.527544460835904

Validation Metrics

Loss: 0.07609463483095169
Accuracy: 0.9735624586913417
Macro F1: 0.9736173135739408
Micro F1: 0.9735624586913417
Weighted F1: 0.9736173135739408
Macro Precision: 0.9737771415197378
Micro Precision: 0.9735624586913417
Weighted Precision: 0.9737771415197378
Macro Recall: 0.9735624586913417
Micro Recall: 0.9735624586913417
Weighted Recall: 0.9735624586913417

Usage

You can use cURL to access this model:
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457

Or Python API:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457", use_auth_token=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457", use_auth_token=True) inputs = tokenizer("I love AutoNLP", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs)

數據評估

madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457瀏覽人數已經達到569，如你需要查詢該站的相關權重信息，可以點擊"5118數據""愛站數據""Chinaz數據"進入；以目前的網站數據參考，建議大家請以愛站數據為準，更多網站價值評估因素如：madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗等；當然要評估一個站的價值，最主要還是需要根據您自身的需求以及需要，一些確切的數據則需要找madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457的站長進行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等！

特別聲明

本站OpenI提供的madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457都來源于網絡，不保證外部鏈接的準確性和完整性，同時，對于該外部鏈接的指向，不由OpenI實際控制，在2023年 5月 26日下午6:04收錄時，該網頁上的內容，都屬于合規合法，后期網頁的內容如出現違規，可以直接聯系網站管理員進行刪除，OpenI不承擔任何責任。

OpenI致力于優質、實用的網絡站點資源收集與分享！本文地址http://m.futurefh.com/sites/10702.html轉載請注明