You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
 
Artem-Darius Weber 89eb29b47b
Merge branch 'main' of https://git.djft.ru/darius-atlas/road-trffic-alert-bert-classificator
4 weeks ago
dataset release 1 month ago
flagged mock 4 weeks ago
.gitattributes release 1 month ago
.gitignore add .idea/ to .gitignore 1 month ago
README.md add README.md with classification service details and usage instructions 1 month ago
initialization.py add initialization and model utility scripts for training and prediction 1 month ago
main.py add initialization and model utility scripts for training and prediction 1 month ago
mock.py mock 4 weeks ago
model_utils.py add initialization and model utility scripts for training and prediction 1 month ago
requirements.txt added lib versions 1 month ago
train.py release 1 month ago

README.md

Сервис классфикации обзращений пользователей в систему обработки заявок на следующие классы:

{
    [
    "road_conditions",
    "traffic_accidents",
    "weather_conditions",
    "parking_and_stopping",
    "public_transport",
    "fares_and_payments",
    "traffic_violations_and_fines",
    "routes_and_navigation",
    "emergency_assistance",
    "informational_requests",
    "technical_issues",
    "accessibility_for_disabled",
    "environmental_issues",
    "events_and_restrictions",
    "complaints_and_suggestions",
    "delays_and_holdups",
    "tickets_and_reservations",
    "road_safety",
    "new_projects_information",
    "special_services"
    ]
}

Запуск приложения:

Для запуска приложения необходимо установить все зависимости и запустить main.py с помощью Uvicorn:

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Проверка статуса:

GET http://localhost:8000/status

Ответ:

{
  "status": "Модель обучается. Пожалуйста, попробуйте позже."
}

Предсказание:

POST http://localhost:8000/predict
Content-Type: application/json

{
  "text": "Когда починят светофор на перекрестке?"
}

Ответ (если модель готова):

{
  "predicted_class": "Класс_1"
}

Ответ (если модель обучается):

{
  "detail": "Модель обучается. Пожалуйста, попробуйте позже."
}