Библиотека / Строительные блоки и утилиты
Строительные блоки и утилиты
Оценка качества текста с моделями Hugging Face: подпроцесс
При вызове из другого рабочего процесса отправляет текст в модели Hugging Face для получения оценок производительности и предпочтений и возвращает объединённые оценки.
Что делает
## Sub-Workflow Setup: Text Scoring Models To use the scoring sub-workflow, you’ll need to deploy two Hugging Face regression models as inference endpoints: 1. Animal Advocate Preference Prediction (Longform) 2. Text Performance Prediction (Longform) ### Steps: 1. Visit each model’s Hugging Face page. 2. Click the "Deploy" button to create an inference endpoint for each model. 3. Once deployed, copy the Inference Endpoint URL for each model. 4. Add the URLs to the appropriate fields in the n8n sub-workflow where indicated and add your access token to the Hugging Face API credential type for the HTTP nodes. > ⚠️ Make sure your Hugging Face account has the necessary permissions to create inference endpoints and that your access token has API access enabled.
Шаги
- When Executed by Another Workflow
- Get Performance Score
- Get Preference Score
- Set Performance Score
- Get Preference Score2
- Set Output
- Merge Branches
- Create Single Item
Похожие автоматизации
Чат-боты и боты для мессенджеровЧат с Mistral-7B через Hugging FaceШагов: 3Написание и генерация контентаСохранение статей Hugging Face в Notion с резюме от OpenAIШагов: 11Написание и генерация контентаРезюме статей Hugging Face в Notion с OpenAIШагов: 11Документы, PDF и OCRСводка проверки арендаторов агентом Hugging Face RAGШагов: 10