Для решения поставленной задачи, Вам требуется из текстового поля responsibilities(Должностные обязанности) выделять необходимую информацию и заносить в поля:
В поле responsibilities(Должностные обязанности) зелёным выделены части текста, которые потом попадают в отдельные поля. Если текст не выделяется зеленым цветом, то он не нужен при заполнении полей.
Наш проект представляет собой сервис для обработки данных вакансий. Мы используем модель, основанную на LM IlyaGusev/saiga_13b_lora, которая позволяет выделять бОльший спектр полей, чем 3 основных поля. Также мы подготовили две версии пользовательского интерфейса - для интерактивной и пакетной обработки данных.
Модель хостилась на 3090 TI 24GB. Чтобы 13B параметров уместить в 24GB, мы использовали
8 bitквантизацию иfp16в качестве промежуточных тензоров.
Модель была задеплоена на фреймворке TorchServe, который обеспечивает простоту и гибкость в использовании и управлении моделями в продакшн среде. Фронтенд разработан на Streamlit - открытом фреймворке для быстрой разработки интерактивных приложений для данных.
backend/saiga/pyproject.toml.torchserve, следовав инструкциям по ссылке: https://github.com/pytorch/serve/blob/master/README.md.bitsandbytes, следуя инструкциям по ссылке: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes.make start, чтобы запустить бекенд и фронтенд.make stop.20 commits
14 commits
Jupyter Notebook
98.1%
Python
1.8%
Для решения поставленной задачи, Вам требуется из текстового поля responsibilities(Должностные обязанности) выделять необходимую информацию и заносить в поля:
В поле responsibilities(Должностные обязанности) зелёным выделены части текста, которые потом попадают в отдельные поля. Если текст не выделяется зеленым цветом, то он не нужен при заполнении полей.
Наш проект представляет собой сервис для обработки данных вакансий. Мы используем модель, основанную на LM IlyaGusev/saiga_13b_lora, которая позволяет выделять бОльший спектр полей, чем 3 основных поля. Также мы подготовили две версии пользовательского интерфейса - для интерактивной и пакетной обработки данных.
Модель хостилась на 3090 TI 24GB. Чтобы 13B параметров уместить в 24GB, мы использовали
8 bitквантизацию иfp16в качестве промежуточных тензоров.
Модель была задеплоена на фреймворке TorchServe, который обеспечивает простоту и гибкость в использовании и управлении моделями в продакшн среде. Фронтенд разработан на Streamlit - открытом фреймворке для быстрой разработки интерактивных приложений для данных.
backend/saiga/pyproject.toml.torchserve, следовав инструкциям по ссылке: https://github.com/pytorch/serve/blob/master/README.md.bitsandbytes, следуя инструкциям по ссылке: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes.make start, чтобы запустить бекенд и фронтенд.make stop.20 commits
14 commits
Jupyter Notebook
98.1%
Python
1.8%