Vits Ar Sa A

🚀 トランスフォーマーモデルカード

このモデルはテキストを音声に変換するtransformersモデルで、Hub上に公開されています。

📚 モデルの詳細

モデルの説明

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

• 開発者: [詳細情報待ち]
• 資金提供元 (オプション): [詳細情報待ち]
• 共有者 (オプション): [詳細情報待ち]
• モデルタイプ: [詳細情報待ち]
• 言語 (NLP): [詳細情報待ち]
• ライセンス: [詳細情報待ち]
• ファインチューニング元のモデル (オプション): [詳細情報待ち]

モデルのソース (オプション)

• リポジトリ: [詳細情報待ち]
• 論文 (オプション): [詳細情報待ち]
• デモ (オプション): [詳細情報待ち]

🛠️ 使用方法

直接使用

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下流の使用 (オプション)

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範囲外の使用

このセクションでは、誤用、悪意のある使用、およびモデルがうまく機能しない使用について説明します。 [詳細情報待ち]

⚠️ バイアス、リスク、および制限事項

このセクションでは、技術的および社会技術的な制限事項を伝えることを目的としています。 [詳細情報待ち]

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、および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、詳細情報が必要です。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。 [詳細情報待ち]

🔧 学習の詳細

学習データ

これはデータセットカードにリンクする必要があります。学習データについての簡単な情報と、データ前処理や追加のフィルタリングに関するドキュメントも含まれることが望ましいです。 [詳細情報待ち]

学習手順

前処理 (オプション)

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学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報待ち]

速度、サイズ、時間 (オプション)

このセクションでは、スループット、開始/終了時間、チェックポイントサイズなどの情報を提供します。 [詳細情報待ち]

📊 評価

テストデータ、要因、およびメトリクス

テストデータ

可能であれば、これはデータセットカードにリンクする必要があります。 [詳細情報待ち]

要因

これらは、評価を細分化する要素です。たとえば、サブ集団やドメインなどです。 [詳細情報待ち]

メトリクス

これらは使用される評価メトリクスであり、理想的にはその理由の説明があるべきです。 [詳細情報待ち]

結果

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概要

🔍 モデルの検査 (オプション)

モデルに関連する解釈可能性の研究はここに記載されます。 [詳細情報待ち]

🌍 環境への影響

総排出量 (CO2eqグラム) と、電力使用量などの追加の考慮事項はここに記載されます。以下の提案文を適宜編集してください。 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。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報待ち]
• 使用時間: [詳細情報待ち]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報待ち]
• コンピュートリージョン: [詳細情報待ち]
• 排出された炭素量: [詳細情報待ち]

📋 技術仕様 (オプション)

モデル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

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ソフトウェア

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📖 引用 (オプション)

BibTeX: [詳細情報待ち]

APA: [詳細情報待ち]

📘 用語集 (オプション)

関連する場合、このセクションには、読者がモデルやモデルカードを理解するのに役立つ用語や計算方法を含めることができます。 [詳細情報待ち]

📎 詳細情報 (オプション)

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📝 モデルカード作成者 (オプション)

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📞 モデルカードの問い合わせ先

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