
# Model Trained Using AutoNLP

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 614417500
- CO2 Emissions (in grams): 1.131603488976132

## Validation Metrics

- Loss: 1.4588216543197632
- Accuracy: 0.3333333333333333
- Macro F1: 0.225
- Micro F1: 0.3333333333333333
- Weighted F1: 0.2333333333333333
- Macro Precision: 0.1875
- Micro Precision: 0.3333333333333333
- Weighted Precision: 0.20833333333333334
- Macro Recall: 0.375
- Micro Recall: 0.3333333333333333
- Weighted Recall: 0.3333333333333333


## 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/billfrench/autonlp-cyberlandr-ai-4-614417500
```

Or Python API:

```
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("billfrench/autonlp-cyberlandr-ai-4-614417500", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("billfrench/autonlp-cyberlandr-ai-4-614417500", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoNLP", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)
```
{"language": "en", "tags": "autonlp", "datasets": ["billfrench/autonlp-data-cyberlandr-ai-4"], "widget": [{"text": "I love AutoNLP \ud83e\udd17"}], "co2_eq_emissions": 1.131603488976132}
transformers pytorch bert text-classification autonlp en dataset:billfrench/autonlp-data-cyberlandr-ai-4 co2_eq_emissions autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #autonlp #en #dataset-billfrench/autonlp-data-cyberlandr-ai-4 #co2_eq_emissions #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


# Model Trained Using AutoNLP

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 614417500
- CO2 Emissions (in grams): 1.131603488976132

## Validation Metrics

- Loss: 1.4588216543197632
- Accuracy: 0.3333333333333333
- Macro F1: 0.225
- Micro F1: 0.3333333333333333
- Weighted F1: 0.2333333333333333
- Macro Precision: 0.1875
- Micro Precision: 0.3333333333333333
- Weighted Precision: 0.20833333333333334
- Macro Recall: 0.375
- Micro Recall: 0.3333333333333333
- Weighted Recall: 0.3333333333333333


## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API:


# Model Trained Using AutoNLP

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 614417500
- CO2 Emissions (in grams): 1.131603488976132 ## Validation Metrics

- Loss: 1.4588216543197632
- Accuracy: 0.3333333333333333
- Macro F1: 0.225
- Micro F1: 0.3333333333333333
- Weighted F1: 0.2333333333333333
- Macro Precision: 0.1875
- Micro Precision: 0.3333333333333333
- Weighted Precision: 0.20833333333333334
- Macro Recall: 0.375
- Micro Recall: 0.3333333333333333
- Weighted Recall: 0.3333333333333333 ## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API:
TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #autonlp #en #dataset-billfrench/autonlp-data-cyberlandr-ai-4 #co2_eq_emissions #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Model Trained Using AutoNLP

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 614417500
- CO2 Emissions (in grams): 1.131603488976132 ## Validation Metrics

- Loss: 1.4588216543197632
- Accuracy: 0.3333333333333333
- Macro F1: 0.225
- Micro F1: 0.3333333333333333
- Weighted F1: 0.2333333333333333
- Macro Precision: 0.1875
- Micro Precision: 0.3333333333333333
- Weighted Precision: 0.20833333333333334
- Macro Recall: 0.375
- Micro Recall: 0.3333333333333333
- Weighted Recall: 0.3333333333333333 ## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API:
passage: TAGS
#transformers #pytorch #bert #text-classification #autonlp #en #dataset-billfrench/autonlp-data-cyberlandr-ai-4 #co2_eq_emissions #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# Model Trained Using AutoNLP

- Problem type: Multi-class Classification
- Model ID: 614417500
- CO2 Emissions (in grams): 1.131603488976132## Validation Metrics

- Loss: 1.4588216543197632
- Accuracy: 0.3333333333333333
- Macro F1: 0.225
- Micro F1: 0.3333333333333333
- Weighted F1: 0.2333333333333333
- Macro Precision: 0.1875
- Micro Precision: 0.3333333333333333
- Weighted Precision: 0.20833333333333334
- Macro Recall: 0.375
- Micro Recall: 0.3333333333333333
- Weighted Recall: 0.3333333333333333## Usage

You can use cURL to access this model:



Or Python API: