LLM Resume Moderator

Проект для автоматизации модерации резюме на русском языке с использованием современных языковых моделей.

---

🌟 Особенности

• Модерация резюме: Анализ соответствия критериям, тональности и релевантности.
• Zero-shot подход: Классификация без предварительного обучения на доменных данных.

---

🛠️ Технологии

Модели:

• meta-llama/Llama-Guard-3-8B — классификация резюме.
• meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct — zero-shot инференс.
• seara/rubert-base-cased-russian-sentiment — анализ тональности.
• intfloat/multilingual-e5-large — сравнение эмбеддингов.
• t-tech/T-lite-it-1.0 — русскоязычная классификация.

Библиотеки:

PyTorch · Transformers · Pandas · llama-index

🚀 Развёртывание

git clone https://github.com/LISA-ITMO/LLM-resume-moderator.git &&
cd LLM-resume-moderator &&
docker-compose -f docker-compose.prod.yaml up -d 

🌐 Доступ к демо

Сервис уже развёрнут и доступен по адресам:

• api url: http://89.169.149.254:8000
• Swagger-документация: http://89.169.149.254:8000/docs

📂 Структура репозитория

Ноутбук	Описание
1_EDA_preproc.ipynb	EDA, предобработка данных, анализ тональности и сходства эмбеддингов.
2_llamaguard_3_8b_zeroshot.ipynb	Zero-shot классификация резюме с Llama-Guard.
3_extract_rules.ipynb	Извлечение критериев модерации из документов.
4_inference.ipynb	Классификация резюме с Llama-3.1-8B-Instruct.
5_local_inference.ipynb	Локальный инференс на русском с моделью T-lite-it-1.0.

📬 Контакты

Telegram: @Vlodimirshil

Email: vladimir@itmo.ru