Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как разметить темы заявок без обучения через zero-shot-classification в Transformers
Candidate labels, hypothesis_template и multi_label: размечаем англоязычные обращения без обучения новой головы и проверяем ошибочные категории.
Как настроить Zero-Shot Classification через Hugging Face API
Практический гайд по zero-shot classification: candidate_labels, hypothesis_template, multi_label, warmed-модель, пороги и проверка на русских данных.
Как запускать Transformers без интернета через локальные файлы модели
Заранее сохраняем модель и токенизатор, проверяем local_files_only и HF_HUB_OFFLINE, не обещая работу при отсутствующих весах.
Как создать и восстановить snapshot Qdrant без потери данных
Резервная копия коллекции Qdrant: create_snapshot, скачивание, checksum, совместимость версий, recover_snapshot, priority и контроль points и поиска.
Как обработать большой поток отзывов пакетами в Transformers без переполнения памяти
batch_size, потоковый источник и честный замер производительности: сохраняем соответствие входов и выходов и тестируем OOM.
Как собрать имена и организации из текста через Transformers NER без разорванных токенов
Token classification и aggregation_strategy=simple: выделяем сущности с offsets, сверяем фрагменты оригинала и не публикуем сырые догадки.
Как найти релевантный фрагмент через semantic_search в Sentence Transformers
Кодируем вопрос и документы, связываем corpus_id с текстом, проверяем top_k и строим отказ при отсутствии подходящего источника.
Как определить тональность отзыва через Transformers pipeline и проверить ошибочные метки
Практика text-classification для англоязычных отзывов: явная модель, оценки уверенности, проверка отрицаний и схема ручной приёмки.
Как уменьшить размер embeddings через truncate_dim без потери контроля качества
Проверяем форму усечённого вектора и Recall@k, отдельно объясняем, почему truncation не делает любую модель Matryoshka.
Как использовать conditional transactions ChromaDB без потерянных обновлений
Оптимистические collection-scoped транзакции ChromaDB: стабильный snapshot, read-check-write, конфликт commit и безопасный retry.
Как обновить индекс MongoDB Vector Search без простоя и потери отката
Versioned index и embedding field, rebuild-поведение, backfill, dual read, canary, проверка готовности и безопасное удаление старой версии.
Как безопасно хранить API token Replicate и заменить его после утечки
Защита Replicate API token: переменные окружения, отдельные ключи для dev/stage/prod, ротация, отключение и проверка утечки без простоя.
Что такое zero-shot и few-shot промпты: разница на простом примере
Когда достаточно инструкции, а когда нейросети нужны примеры правильного ответа для стабильного формата и тона.
Как извлечь ответ из заданного текста через Transformers question-answering
Контекст, вопрос и контроль отсутствующего ответа: извлекаем span из документа, проверяем offsets и не принимаем догадку за факт.
Как не потерять конец текста при truncation и padding в Transformers
max_length, truncation и padding для пары сообщений: проверяем, что юридически важная оговорка не исчезает до вызова модели.
Как оформить диалог для локальной LLM через apply_chat_template в Transformers
Роли user и assistant, add_generation_prompt и защита от двойных спецтокенов: проверяем входной шаблон перед генерацией.
Как ограничить длину генерации в Transformers через max_new_tokens и проверить результат
Граница новых токенов против общей длины входа, детерминированный тест и контроль обрезанного ответа на локальной instruct-модели.
Как получить и проверить embedding текста в Sentence Transformers
Генерируем векторы для нескольких предложений, проверяем форму массива, версию модели, язык и сохранение связи с исходной строкой.
Как выбрать cosine или dot для нормализованных embeddings в Sentence Transformers
Проверяем единичную норму, сопоставляем две метрики и понимаем, когда dot меняет ранжирование: таблица проверяемых сценариев.
Как сменить embedding-модель в Qdrant без простоя
Blue-green миграция embedding-модели Qdrant: новая коллекция, dual write, scroll, повторное кодирование, alias cutover и вариант named vectors для 1.18+.