Clip Vit Base Patch32

🚀 クリップビジョントランスフォーマー (CLIP-ViT-Base-Patch32)

このプロジェクトは、Transformers.jsと互換性のあるONNXウェイトを持つ、OpenAIのCLIP-ViT-Base-Patch32モデルを提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Transformers.jsライブラリを使用して画像分類などのタスクを実行するために最適化されています。

📦 インストール

まだインストールしていない場合は、以下のコマンドを使用してNPMからTransformers.js JavaScriptライブラリをインストールできます。

npm i @huggingface/transformers

💻 使用例

基本的な使用法

pipeline APIを使用してゼロショット画像分類を実行する例です。

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const classifier = await pipeline('zero-shot-image-classification', 'Xenova/clip-vit-base-patch32');
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/tiger.jpg';
const output = await classifier(url, ['tiger', 'horse', 'dog']);
// [
//   { score: 0.9993917942047119, label: 'tiger' },
//   { score: 0.0003519294841680676, label: 'horse' },
//   { score: 0.0002562698791734874, label: 'dog' }
// ]

📚 ドキュメント

モデル情報

注意事項

⚠️ 重要提示

ONNXウェイト用に別のリポジトリを持つのは、WebMLがより普及するまでの一時的な解決策です。モデルをWeb対応にする場合は、🤗 Optimumを使用してONNXに変換し、このリポジトリのように構成することをお勧めします（ONNXウェイトはonnxというサブフォルダに配置されます）。