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3 ressources trouvées pour "Classificazione"
Modèle de décision System 1 de 11,4 Mo (un seul fichier), construit sur un encodeur textuel e5-small-v2. Pic de mémoire résidente de 128 Mo, tourne sur CPU. Donné un état et des questions typées, il renvoie une probabilité calibrée par option en un seul passage, sans générer de jetons. Anglais uniquement.
Modèle décisionnel open de 35B paramètres (3B actifs) d'Autotrust, fine-tune de Qwen3.5-35B-A3B pour la classification de texte et le scoring du risque. Quantisé en NVFP4, il occupe environ 25,6 Go de VRAM : il tourne sur un GPU 32 Go sans passer par une inférence frontière.
Le modèle décisionnel de 9B de Bespoke Labs : il tourne entièrement en local via Ollama 0.35 et répond à des questions typées (vrai/faux, échelle numérique, choix multiple) avec la nouvelle API systemone. Conçu pour la classification rapide dans les pipelines automatisés, sans cloud.
