# 軽量級モデル

Gemma-3 1Bモデルを微調整した医学推論専用モデルで、段階的な推論をサポートする医学の質問と回答が可能です。

PP-LCNet_x1_0_table_clsは、入力された表画像を分類するための効率的な表分類モデルで、有線表と無線表の分類をサポートしています。

超軽量級の韓国語テキスト行認識モデルで、韓国語と数字文字の認識をサポートし、平均正解率は60.21%です。

PaddleOCRチームが開発した超軽量級のラテン語テキスト行認識モデルで、ラテン語と数字文字の認識をサポートします。

PaddleOCRチームが開発した超軽量級のアラビア文字認識モデルで、アラビア文字と数字文字の認識をサポートします。

文書画像の方向分類モジュールで、文書画像の方向を区別し、後処理で校正し、OCR処理の精度を向上させます。

DocFusionは文書解析タスク用の統一フレームワークで、既存の文書解析方法におけるシステムの複雑さや性能制限などの問題を解決し、文書解析により効率的で統一された解決策を提供します。

Qwen2-VL-2Bはビジュアル言語モデルで、GGUF形式の量子化バージョンを提供し、さまざまなシーンに適用できます。

Phi-3.5 Miniは軽量級で最先端のオープンモデルで、128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、メモリ/計算資源が制限された環境や低遅延シナリオに適しています。

このモデルはopenai/whisper-tinyをベースに、Common Voice 14.0データセットで微調整したロシア語自動音声認識モデルです。

HuggingPicsによって生成された画像分類モデルで、異なる犬種を識別するために特化しています。

300Gの中国語コーパスに基づいて事前学習された軽量級の知能事前学習モデル