🚀 Transformers模型卡片
本模型卡片介绍了一个🤗 Transformers模型,该模型已发布到模型中心。此模型卡片为自动生成,旨在帮助用户快速了解模型的基本信息、使用方法、训练细节等内容。
🚀 快速开始
使用以下代码开始使用该模型:
📚 详细文档
🔍 模型详情
这是一个已发布到Hugging Face Hub的🤗 Transformers模型的卡片,此卡片为自动生成。
属性 |
详情 |
开发者 |
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资助方(可选) |
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共享方(可选) |
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模型类型 |
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语言(NLP) |
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许可证 |
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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
此部分介绍模型在未经微调或未集成到更大的生态系统/应用中的使用方式。[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/应用中的使用方式。[待补充更多信息]
超出适用范围的使用
此部分说明模型的误用、恶意使用情况,以及模型不适用的场景。[待补充更多信息]
⚠️ 偏差、风险和局限性
此部分旨在传达模型的技术和社会技术局限性。[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
预处理(可选)
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训练超参数
速度、规模、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,理想情况下会说明原因。[待补充更多信息]
结果
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总结
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🕵️ 模型审查(可选)
此部分包含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。
属性 |
详情 |
硬件类型 |
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使用时长 |
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云服务提供商 |
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计算区域 |
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碳排放 |
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🔧 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)
此部分(如适用)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)
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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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