该模型的功能和潜在应用
此transformers模型卡由🤗Hub生成,提供模型的详细信息和用途。包括直接使用方式和下游任务的应用。尽管部分信息尚待补充,模型卡为用户理解基本用法、评估指标及潜在偏见和风险提供指南,并对模型的风险、偏见及技术局限性进行建议。
vram-96项目是一个基于🤗 transformers库的模型,该模型已经上传至Hub。这是一个自动生成的模型卡片。
该模型卡片由一个🤗 transformers模型组成,目前已上传至Hub,具体的开发者、资助方、共享者、模型类型、使用的语言以及许可证等详细信息尚未提供。
由于相关信息不全,暂时没有关于模型代码库、相关论文或演示的链接。
此节原本应该描述模型在未经微调或未作为大型系统/应用程序一部分时的使用方式,但相关信息不全,需补充。
该部分通常描述该模型在特定任务中经过微调或作为更大生态系统/应用程序一部分时的使用方式,目前信息缺失。
关于模型的误用、恶意使用以及模型可能表现不佳的使用情况,此处需要更多的信息。
用户在使用此模型时需意识到存在的风险、偏见和技术限制,目前该部分需有更多的详细建议供参考。
如何入手使用模型的信息缺失,需提供代码示例。
尚未有关于训练数据的详细信息,包括数据集的构成、预处理和筛选等细节。
此节需关于技术规格的大量信息,尤其是预处理和训练超参数的具体说明。训练体制的相关信息目前尚未可知,包括使用的精度类型(如fp32、fp16等)。
缺少关于测试数据、分解因子的详细信息以及评估指标及其用途的描述。
尚需补充关于模型评估结果的具体信息。
有关模型的可解释性工作信息需进一步补充。
只提供了一个参考的计算方法链接,以估算碳排放(如机房用电和碳排放),但需要有关硬件种类、使用时间、云服务提供商等详细信息。
此处要求关于模型设计和目标的详细信息。
硬件和软件环境的信息尚待提供。
有关该模型的论文或博客文章引用格式需进一步补充。
需要为读者理解模型或模型卡提供相关术语说明和计算方法。
额外的详细信息有待补充。
信息缺失。
尚未提供联系信息。
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