laya-naryad

Дообученная Laya (laya-multilingual, Apache 2.0) для системы нарядов на ремонт НарядAI (кейс АО «Костанайские минералы», Qostanai AI Industry Hackathon 2026).

По короткому описанию поломки модель за ~60 мс называет:

• категорию шифра неисправности (механика, электрика, гидравлика, смазка, сварка и т. д.);
• специальность исполнителя (слесарь, электрик, сварщик).

Приоритет модель тоже выдаёт, но в приложении он не используется: Laya систематически завышает его до «аварийного». Приоритет ставит языковая модель или правила.

Точность

Синтетический тестовый набор из 192 описаний (171 на русском, 21 на казахском), не пересекается с обучающими данными.

Поле	Базовая laya-multilingual	laya-naryad
Категория	46%	86%
Специальность	43%	90%
Приоритет (не используется)	54%	70%

На казахском точность ниже: категория 67%, специальность 71%. Подробности и матрица ошибок — docs/laya-eval.md.

Данные

Обучающие описания сгенерированы для демонстрации (DeepSeek по шаблонам оборудования фабрики) и размечены по правилам проекта. Реальных данных завода и персональных данных в обучении нет.

Как использовать

Сервис services/fast-ai из репозитория naryad-ai скачивает модель сам:

LAYA_HF_REPO=Krazher/laya-naryad FAST_AI_SECRET=... .venv/bin/uvicorn server:app --port 8787

Лицензия

Базовая модель — Apache 2.0. Дообучение и данные команды «НарядAI» — только для проверки и обучения, без коммерческого использования (условия).