Apppublic

DataWizard2025/Data-Clean-LLM-Fine-Tune

sourceHugging Faceupdated 1y agoView on Hugging Face

0likes

App README

Data-Clean-LLM-Fine-Tune

本 Space 用 TabNet + Anomaly Transformer 识别数据异常 …

🩺 数值型异常检测 Space

本 Space 集成两种超轻模型：

模型	用途	参数量	说明
TabNetPretrainer	静态数值列自编码	~7 M	通过重构误差检出异常
Anomaly Transformer-small	时间序列列预测	~5 M	结合预测误差 & 关联差异

使用方法

1.上传一份 CSV，在 “时间序列列名” 中输入列名（其余列自动视为静态）。
2.点击 “开始检测” ➜ 返回前 50 行结果与异常标记。

训练逻辑

—首次 Build：train.py 会下载一个示例温度序列，快速微调两套模型并推回仓库。
—之后若你想用自己的数据重新训练：

bash

  SPACE_REPO=yourname/my-anomaly-space \
  HF_TOKEN=hf_your_token \
  DATA_URL=https://your.domain/data.csv \
  TS_COL=temperature \
  python train.py