# 迅速なデプロイ

DeepSeek-V3の5層簡易開発バージョン、軽量タスクと迅速な実験に適しています。

Gemmaトークナイザーの複製で、トークンアクセス不要のCI/テストシナリオ用

このプロジェクトはMITライセンスに準拠したオープンソースプロジェクトで、一定のオープンソース価値があります。

MITライセンスに基づくオープンソースモデル、詳細情報は現在利用不可

このモデルはMITライセンスで公開されており、具体的な情報は現在不明です。

これはMITライセンスに基づくゼロショット分類モデルで、特定のトレーニングなしでさまざまな分類タスクに適用できます。

様々な自然言語処理タスクを処理できる多機能な大規模言語モデル

これはMITライセンスに基づくゼロショット分類モデルで、さまざまな分類タスクに適用できます。

MITライセンスで公開されたモデルで、詳細情報は追加が必要です

Mistralアーキテクチャのランダム初期化モデルで、エンドツーエンドテストに適しています。

AutoTrainプラットフォームでトレーニングされたテキスト生成モデルで、入力プロンプトに基づいて一貫性のあるテキストコンテンツを生成できます

Llamaアーキテクチャで再構築された最初のTinyStories-1Mバージョンで、子供向けストーリー生成を目的としたコンセプト検証モデル

MiniGPT-4は、視覚と言語の能力を結合したマルチモーダルモデルで、Vicuna言語モデルに基づいて開発されています。

これはPyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、特に希少犬種の識別に特化しています。

このモデルはMITライセンスで公開されており、詳細情報は追加が必要です。

これはAutoTrainでトレーニングされた二項分類モデルで、画像に地図が含まれているかどうかを区別します。

AutoTrainでトレーニングされた3クラス画像分類モデルで、検証セットで95%の精度を達成

これはHuggingPicsによって生成された画像分類モデルで、精度は94.12%です。

これはAutoTrainでトレーニングされた多クラス画像分類モデルで、旗識別タスク専用です。

このモデルはMITライセンスで公開されており、具体的な情報は現在利用できません。

これはゼロショット分類モデルで、特定タスクのトレーニングデータなしでテキストを分類できます

SpeechBrainフレームワークを使用し、12日間のドイツ語カスタムデータセットでトレーニングされたTacotron2テキスト音声変換(TTS)モデルです。

microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22kを基に微調整した画像分類モデルで、評価データセットで98.92%の精度を達成。

このモデルはMITライセンスで公開されており、具体的な情報は提供されていません。

これはVision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、精度は95.02%に達します。

HuggingPicsによって生成された画像分類モデル、精度は91.67%

これはPyTorchとHuggingPicsをベースにした画像分類モデルで、レア犬種の識別に特化しています。

HuggingPicsで生成された画像分類モデルで、アルパカとジャガイモの画像を正確に区別できます。

これはAutoNLPを基に訓練された抽出型質問応答モデルで、与えられたテキストから質問の答えを抽出することができます。

これはGoogle T5 Transformerアーキテクチャを微調整したテキストの意味解釈生成モデルで、Quoraの質問と回答のペアのデータセットを使用して訓練され、意味が似ているが表現が異なる文を生成することができます。

RoBERTaミニ版は、テスト目的で設計された極簡モデルで、RoBERTaアーキテクチャに基づいており、自然言語処理タスクに適しています。

FlauBERTミニ版は、テスト目的で設計された極小のフランス語言語モデルで、FlauBERTアーキテクチャに基づく軽量化バージョンです。

bert - base - uncasedをベースに微調整したモデルで、訓練精度は93.75%、検証精度は50%です。

HuggingPicsで生成された画像分類モデルで、さまざまな犬種を識別するために特別に設計されています