Blip 2 For Image Rec Chatbot

🚀 モデルIDのモデルカード

これは、🤗 transformersモデルのモデルカードです。このモデルはHub上に公開されており、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。

# ここにモデルを使い始めるためのコードが入ります。
# [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上に公開されたものです。このモデルカードは自動生成されています。

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

モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 [任意]: [詳細情報が必要]
• デモ [任意]: [詳細情報が必要]

利用方法

直接利用

[詳細情報が必要]

下流の利用 [任意]

[詳細情報が必要]

想定外の利用

[詳細情報が必要]

バイアス、リスク、および制限事項

[詳細情報が必要]

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流の利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、および制限事項を認識すべきです。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

学習の詳細

学習データ

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 [任意]

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 [任意]

[詳細情報が必要]

評価

テストデータ、要因、および指標

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

指標

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

モデルの検査 [任意]

[詳細情報が必要]

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: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

技術仕様 [任意]

モデルのアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

[詳細情報が必要]

引用 [任意]

BibTeX:

[詳細情報が必要]

APA:

[詳細情報が必要]

用語集 [任意]

[詳細情報が必要]

その他の情報 [任意]

[詳細情報が必要]

モデルカードの作成者 [任意]

[詳細情報が必要]

モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]