Swinv2 Chaoyang

🚀 模型ID的模型卡片

本模型卡片旨在作為新模型的基礎模板。它是使用此原始模板生成的。

📚 詳細文檔

模型描述

• 開發者：[待補充更多信息]
• 共享者（可選）：[待補充更多信息]
• 模型類型：[待補充更多信息]
• 語言（自然語言處理）：[待補充更多信息]
• 許可證：Apache-2.0
• 微調基礎模型（可選）：[待補充更多信息]

模型來源（可選）

• 倉庫：[待補充更多信息]
• 論文（可選）：[待補充更多信息]
• 演示（可選）：[待補充更多信息]

📋 使用說明

直接使用

本部分介紹模型在未微調或未集成到更大生態系統/應用程序中的使用方式。[待補充更多信息]

下游使用（可選）

本部分介紹模型在針對特定任務進行微調後，或集成到更大生態系統/應用程序中的使用方式。[待補充更多信息]

非預期使用

本部分討論模型的誤用、惡意使用以及模型效果不佳的使用場景。[待補充更多信息]

⚠️ 偏差、風險和侷限性

本部分旨在傳達技術和社會技術方面的侷限性。[待補充更多信息]

建議

用戶（包括直接用戶和下游用戶）應瞭解模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需補充更多信息。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型。[待補充更多信息]

🔧 技術細節

訓練數據

本部分應鏈接到數據卡片，可能還需簡要介紹訓練數據的相關信息，以及與數據預處理或額外過濾相關的文檔。[待補充更多信息]

訓練過程

本部分與技術規格密切相關。若內容與訓練過程相關，應鏈接到相應部分。

預處理（可選）

[待補充更多信息]

訓練超參數

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、大小、時間（可選）

本部分提供有關吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息。[待補充更多信息]

📊 評估

本部分描述評估協議並提供評估結果。

測試數據、因素和指標

測試數據

如有可能，本部分應鏈接到數據卡片。[待補充更多信息]

因素

這些是評估所細分的方面，例如子群體或領域。[待補充更多信息]

指標

這些是所使用的評估指標，理想情況下應說明使用原因。[待補充更多信息]

結果

[待補充更多信息]

總結

🔍 模型檢查（可選）

本部分介紹與模型可解釋性相關的工作。[待補充更多信息]

🌍 環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）提出的機器學習影響計算器來估算碳排放。

• 硬件類型：[待補充更多信息]
• 使用時長：[待補充更多信息]
• 雲服務提供商：[待補充更多信息]
• 計算區域：[待補充更多信息]
• 碳排放：[待補充更多信息]

🔧 技術規格（可選）

模型架構和目標

[待補充更多信息]

計算基礎設施

硬件

[待補充更多信息]

軟件

[待補充更多信息]

📖 引用（可選）

BibTeX： [待補充更多信息]

APA： [待補充更多信息]

📚 術語表（可選）

如相關，本部分應包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。[待補充更多信息]

ℹ️ 更多信息（可選）

[待補充更多信息]

📝 模型卡片作者（可選）

[待補充更多信息]

📞 模型卡片聯繫方式

[待補充更多信息]

⚠️ 重要提示

用戶（包括直接用戶和下游用戶）應瞭解模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需補充更多信息。

💡 使用建議

目前暫無更多使用建議，待補充更多信息後可進一步完善。