🚀 模型卡片
这是一个 🤗 Transformers 模型的卡片,该模型已被推送到模型中心。此模型卡片是自动生成的。它主要用于图像转文本任务。
📚 详细文档
模型描述
这是一张已发布在模型中心的 🤗 Transformers 模型的卡片,此卡片为自动生成。
- 开发者:[待补充更多信息]
- 资助方(可选):[待补充更多信息]
- 共享方(可选):[待补充更多信息]
- 模型类型:[待补充更多信息]
- 适用语言(自然语言处理):[待补充更多信息]
- 许可证:[待补充更多信息]
- 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]
🛠️ 使用方式
直接使用
此部分介绍模型在不进行微调或集成到更大的生态系统/应用程序时的使用方法。
[待补充更多信息]
下游使用(可选)
此部分介绍模型在针对特定任务进行微调后,或集成到更大的生态系统/应用程序时的使用方法。
[待补充更多信息]
超出适用范围的使用
此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
此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]
📈 训练详情
训练数据
此部分应链接到数据集卡片,可能还会简要介绍训练数据的相关信息,以及数据预处理或额外过滤的文档。
[待补充更多信息]
训练过程
预处理(可选)
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训练超参数
速度、大小、时间(可选)
此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
测试数据、因素和指标
测试数据
此部分应尽可能链接到数据集卡片。
[待补充更多信息]
因素
这些是评估时进行细分的因素,例如子群体或领域。
[待补充更多信息]
指标
这些是使用的评估指标,理想情况下会说明原因。
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结果
[待补充更多信息]
总结
🕵️ 模型检查(可选)
此部分包含与模型可解释性相关的工作。
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🌍 环境影响
可以使用 Lacoste 等人(2019 年) 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
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计算基础设施
硬件
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软件
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📝 引用(可选)
BibTeX
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APA
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📖 术语表(可选)
如果相关,此部分将包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法。
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ℹ️ 更多信息(可选)
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📝 模型卡片作者(可选)
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📞 模型卡片联系方式
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