deepopen-com/deepopen

Что это?

Ключевые возможности

• 01Отвечает на заранее заданные вопросы с выбором варианта, оценкой или ответом в стиле «да/нет» по тексту или JSON.
• 02Возвращает метки, вероятности вариантов и значения уверенности, а не сгенерированный текст.
• 03Маршрутизатор выбирает чекпойнты для английского, мультиязычных данных или типизированных решений в зависимости от входных данных.
• 04Предоставляет шаблоны вопросов для маршрутизации, guard, модерации, триажа и обработки писем.
• 05Работает на CPU или GPU через PyTorch; можно указать локальную директорию с чекпойнтом.

Сценарии использования

• Классификация запросов в службу поддержки по отделам или намерениям.
• Маршрутизация входящих писем или заявок по срочности или теме.
• Выявление контента для модерации с оценками вероятности, для которых команда может задать порог.
• Создание прототипов структурированной классификации текста без обучения модели с нуля.

Быстрый старт

1. 1

   Установите SDK из репозитория GitHub

   python -m pip install "git+https://github.com/deepopen-com/deepopen.git"
2. 2

   Проверьте установку, выведя версию

   python -c "import deepopen; print(deepopen.__version__)"
3. 3

   Загрузите английский checkpoint и выполните вопрос на классификацию в Python (см. пример быстрого старта в README)

Что важно знать

• !Выходные данные — это ограниченные предсказания, которые могут быть ошибочными; вероятности необходимо проверять на собственных данных.
• !При первом использовании веса модели загружаются с Hub. Кроме того, в README отмечено, что базовые checkpoint склонны к излишней уверенности, а на некоторых задачах их результаты близки к случайным.
• !Результаты бенчмарков зависят от обучения для конкретной задачи, которое не воспроизводится установкой SDK.
• !Лицензии модели и набора данных отличаются от лицензии SDK Apache-2.0 и требуют отдельной проверки.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое deepopen?

Нерегрессионный Python SDK, который отвечает на заранее заданные вопросы о классификации и оценке текста или JSON и возвращает метки, оценки и вероятности вместо произвольного текста. DeepOpen — фреймворк и SDK для классификации намерений и принятия решений в заданной структуре. Вы задаёте вопросы с ограниченными типами ответов: например, выбрать метку из списка, оценить уровень по порядковой шкале или определить вероятность истинности утверждения. Модель возвращает ответы с вероятностями и значениями уверенности. Она не генерирует произвольный текст, поэтому результаты остаются в рамках фиксированного набора типов.

deepopen можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

deepopen распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

deepopen всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в deepopen — 3 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать deepopen?

Классификация запросов в службу поддержки по отделам или намерениям. Маршрутизация входящих писем или заявок по срочности или теме. Выявление контента для модерации с оценками вероятности, для которых команда может задать порог. Создание прототипов структурированной классификации текста без обучения модели с нуля.

Как установить deepopen?

Установите SDK из репозитория GitHub: python -m pip install "git+https://github.com/deepopen-com/deepopen.git" Проверьте установку, выведя версию: python -c "import deepopen; print(deepopen.__version__)" Загрузите английский checkpoint и выполните вопрос на классификацию в Python (см. пример быстрого старта в README)

Где скачать deepopen?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/deepopen-com/deepopen