Swinv2 Chaoyang

🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片旨在作为新模型的基础模板。它是使用此原始模板生成的。

📚 详细文档

模型描述

• 开发者：[待补充更多信息]
• 共享者（可选）：[待补充更多信息]
• 模型类型：[待补充更多信息]
• 语言（自然语言处理）：[待补充更多信息]
• 许可证：Apache-2.0
• 微调基础模型（可选）：[待补充更多信息]

模型来源（可选）

• 仓库：[待补充更多信息]
• 论文（可选）：[待补充更多信息]
• 演示（可选）：[待补充更多信息]

📋 使用说明

直接使用

本部分介绍模型在未微调或未集成到更大生态系统/应用程序中的使用方式。[待补充更多信息]

下游使用（可选）

本部分介绍模型在针对特定任务进行微调后，或集成到更大生态系统/应用程序中的使用方式。[待补充更多信息]

非预期使用

本部分讨论模型的误用、恶意使用以及模型效果不佳的使用场景。[待补充更多信息]

⚠️ 偏差、风险和局限性

本部分旨在传达技术和社会技术方面的局限性。[待补充更多信息]

建议

用户（包括直接用户和下游用户）应了解模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议，还需补充更多信息。

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型。[待补充更多信息]

🔧 技术细节

训练数据

本部分应链接到数据卡片，可能还需简要介绍训练数据的相关信息，以及与数据预处理或额外过滤相关的文档。[待补充更多信息]

训练过程

本部分与技术规格密切相关。若内容与训练过程相关，应链接到相应部分。

预处理（可选）

[待补充更多信息]

训练超参数

• 训练机制：[待补充更多信息]

速度、大小、时间（可选）

本部分提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小（如适用）等信息。[待补充更多信息]

📊 评估

本部分描述评估协议并提供评估结果。

测试数据、因素和指标

测试数据

如有可能，本部分应链接到数据卡片。[待补充更多信息]

因素

这些是评估所细分的方面，例如子群体或领域。[待补充更多信息]

指标

这些是所使用的评估指标，理想情况下应说明使用原因。[待补充更多信息]

结果

[待补充更多信息]

总结

🔍 模型检查（可选）

本部分介绍与模型可解释性相关的工作。[待补充更多信息]

🌍 环境影响

可以使用Lacoste等人（2019）提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。

• 硬件类型：[待补充更多信息]
• 使用时长：[待补充更多信息]
• 云服务提供商：[待补充更多信息]
• 计算区域：[待补充更多信息]
• 碳排放：[待补充更多信息]

🔧 技术规格（可选）

模型架构和目标

[待补充更多信息]

计算基础设施

硬件

[待补充更多信息]

软件

[待补充更多信息]

📖 引用（可选）

BibTeX： [待补充更多信息]

APA： [待补充更多信息]

📚 术语表（可选）

如相关，本部分应包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法。[待补充更多信息]

ℹ️ 更多信息（可选）

[待补充更多信息]

📝 模型卡片作者（可选）

[待补充更多信息]

📞 模型卡片联系方式

[待补充更多信息]

⚠️ 重要提示

用户（包括直接用户和下游用户）应了解模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议，还需补充更多信息。

💡 使用建议

目前暂无更多使用建议，待补充更多信息后可进一步完善。