Deepseek Rust 1.3b Lora

🚀 Model IDのモデルカード

このモデルは🤗 transformersライブラリのモデルで、Hub上に公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使い始めることができます。

[More Information Needed]

📚 ドキュメント

🔍 モデルの詳細

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hubに公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [More Information Needed]
• 資金提供元 (任意): [More Information Needed]
• 共有者 (任意): [More Information Needed]
• モデルの種類: [More Information Needed]
• 言語 (NLP): [More Information Needed]
• ライセンス: [More Information Needed]
• ファインチューニング元のモデル (任意): [More Information Needed]

モデルのソース (任意)

• リポジトリ: [More Information Needed]
• 論文 (任意): [More Information Needed]
• デモ (任意): [More Information Needed]

💡 モデルの使用方法

直接使用

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下流タスクでの使用 (任意)

[More Information Needed]

想定外の使用

[More Information Needed]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[More Information Needed]

推奨事項

ユーザー（直接ユーザーと下流ユーザーの両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、追加情報が必要です。

📈 学習の詳細

学習データ

[More Information Needed]

学習手順

前処理 (任意)

[More Information Needed]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [More Information Needed]

速度、サイズ、時間 (任意)

[More Information Needed]

🧪 評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

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要因

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メトリクス

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結果

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概要

🔬 モデルの検査 (任意)

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🌍 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアの種類: [More Information Needed]
• 使用時間: [More Information Needed]
• クラウドプロバイダー: [More Information Needed]
• コンピュートリージョン: [More Information Needed]
• 排出された炭素量: [More Information Needed]

🛠️ 技術仕様 (任意)

モデルのアーキテクチャと目的

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コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[More Information Needed]

ソフトウェア

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📝 引用 (任意)

BibTeX: [More Information Needed]

APA: [More Information Needed]

📖 用語集 (任意)

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ℹ️ 詳細情報 (任意)

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✍️ モデルカードの作成者 (任意)

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📞 モデルカードの問い合わせ先

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