GreenMap/qwen3.5-4b-ru-estimate-engine

🇷🇺 Russian Estimate Processor (Qwen3.5-4B Fine-tuned)

Модель для классификации позиций строительных смет по разделам шаблона.

На вход подается наименование позиции и список возможных категорий. На выходе модель возвращает индекс наиболее подходящей категории в формате JSON.

Формат промптов, использованных при обучении, находится в папке prompts репозитория.

---

🔧 Возможности

• Классификация позиций смет
• Работа с большим списком категорий
• Вывод строго в формате JSON

---

📥 Формат входа

Верни индекс категории на основе наименования позиции и справочника. Ищи наиболее узкую категорию если подходят несколько. Верни в формате JSON: {"category_index": 0}
Справочник: {"0":"Подготовка территории строительства","1":"Вырубка деревьев и кустарников"}
Позиция: "Вырубка кустарников с последующей ручной переноской"
Ответ:

---

📤 Пример формата выхода

{
  "category_index": 17
}

---

🚀 Пример использования

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="GreenMap/qwen3.5-4b-ru-estimate-engine",
    tokenizer="GreenMap/qwen3.5-4b-ru-estimate-engine",
    device=0,
)

guide = {
    "0": "Подготовка территории строительства",
    "1": "Вырубка деревьев и кустарников",
    "2": "Благоустройство и озеленение территории"
}

item = "Вырубка кустарников с последующей ручной переноской"

# Промпт лучше загружать из файла
prompt = (
    "Верни индекс категории на основе наименования позиции и справочника. "
    "Ищи наиболее узкую категорию если подходят несколько. "
    'Верни в формате JSON: {"category_index": 0}\n'
    f"Справочник: {guide}\n"
    f'Позиция: "{item}"\n'
    "Ответ:\n"
)

result = pipe(
    prompt,
    max_new_tokens=32,
    do_sample=False,
)

output = result[0]["generated_text"]
json_part = output.split("Ответ:\n")[-1].strip()

print(json_part)

---

⚙️ Рекомендуемые параметры

max_new_tokens=32
do_sample=False

Рекомендуется поддерживать формат промпта ближе к тому что указан в разделе "Формат входа"

---

🏋️ Обучение

• Базовая модель: Qwen/Qwen3.5-4B-Base
• Тип: full fine-tuning
• Обучена на датасете классификации позиций строительных смет
• Количество примеров: 1000
• Количество категорий в справочнике: до 115
• Формат ответа: JSON

---

📌 Применение

• Классификация позиций смет