# 快速部署

DeepSeek-V3的5層簡化開發版本，適用於輕量級任務和快速實驗。

Gemma分詞器的副本，用於無需訪問令牌的CI/測試場景

該項目是一個遵循MIT許可的開源項目，具有一定的開源價值。

基於MIT許可證的開源模型，具體信息暫不可用

該模型基於MIT許可證發佈，具體信息暫不可知。

這是一個基於MIT許可證的零樣本分類模型，適用於多種分類任務而無需特定訓練。

一個多功能的大語言模型，能夠處理各種自然語言處理任務

這是一個基於MIT許可證的零樣本分類模型，適用於多種分類任務。

基於MIT許可證發佈的模型，具體信息需進一步補充

Mistral架構的隨機初始化模型，適用於端到端測試。

基於AutoTrain平臺訓練的文本生成模型，能夠根據輸入提示生成連貫的文本內容

首個基於Llama架構重構的TinyStories-1M版本，專為生成兒童故事設計的概念驗證模型

MiniGPT-4是一個結合視覺和語言能力的多模態模型，基於Vicuna語言模型開發。

這是一個基於PyTorch和HuggingPics構建的圖像分類模型，專門用於識別稀有犬種。

該模型基於MIT許可證發佈，具體信息需進一步補充。

這是一個使用AutoTrain訓練的二元分類模型，用於區分圖像是否包含地圖。

這是一個通過AutoTrain訓練的多類別圖像分類模型，在驗證集上表現出色，準確率達到90.9%。

基於AutoTrain訓練的三分類圖像分類模型，在驗證集上達到95%的準確率

這是一個由HuggingPics生成的圖像分類模型，準確率達到94.12%。

這是一個基於AutoTrain訓練的多類別圖像分類模型，專門用於旗幟識別任務。

該模型基於MIT許可證發佈，具體信息暫不可用。

這是一個基於Swin-Tiny架構在MNIST數據集上微調的圖像分類模型，準確率達到98.33%

這是一個零樣本分類模型，能夠對文本進行分類而無需特定任務的訓練數據

基於SpeechBrain框架，使用12天德語自定義數據集訓練的Tacotron2文本轉語音(TTS)模型。

基於microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k微調的圖像分類模型，在評估集上達到98.92%的準確率。

該模型基於 MIT 許可證發佈，具體信息未提供。

該模型是基於Swin Transformer架構在MNIST數據集上微調的圖像分類模型，準確率達98.33%

由HuggingPics生成的圖像分類模型，用於識別不同世代的人群圖像。

這是一個基於Vision Transformer架構的圖像分類模型，準確率達到95.02%。

由HuggingPics生成的圖像分類模型，準確率為91.67%

這是一個基於PyTorch和HuggingPics的圖像分類模型，專門用於識別稀有犬種。

一個基於HuggingPics生成的圖像分類模型，能夠準確區分羊駝和土豆的圖片。

RoBERTa迷你版是一個專為測試目的設計的極簡模型，基於RoBERTa架構，適用於自然語言處理任務。

這是一個基於Google T5 Transformer架構微調的文本釋義生成模型，使用Quora問答對數據集進行訓練，能夠生成語義相似但表達不同的句子。

FlauBERT迷你版是一個專為測試目的設計的極簡法語語言模型，基於FlauBERT架構的輕量化版本。

基於bert-base-uncased微調的模型，訓練準確率93.75%，驗證準確率50%

基於視覺Transformer架構的圖像分類模型，專門用於區分吉娃娃犬和餅乾兩類圖像