Kronos-Tokenizer-base
NeoQuasar · 工具包
把 K 线价格数据转换成离散词元,供 Kronos 预测模型读取。适合用 Python 做金融市场预测的人。
NeoQuasar · 工具包
把 K 线价格数据转换成离散词元,供 Kronos 预测模型读取。适合用 Python 做金融市场预测的人。
intfloat · 工具包
把约 100 种语言的文本变成 1024 个数字的向量,用于搜索、匹配和检索。这是 intfloat 基于 xlm-roberta-large 的 5.6 亿参数嵌入模型。
Helsinki-NLP · 工具包
把英文翻译成中文,覆盖普通话和其他几种汉语变体,使用一个你自己运行的紧凑 transformer 模型。适合需要本地英译中的开发者和团队。
fal · 工具包
用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作,适合想把生成图片放大的人。
facebook · 工具包
在 200 种语言之间翻译单个句子,重点关注低资源语言。这是 facebook 发布的研究模型,面向机器翻译研究者,不用于生产环境或认证翻译。
dslim · 工具包
在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型,通过 Transformers 流水线使用。
distilbert · 工具包
从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型,有 67M 参数。能填补被遮住的词,主要用来针对分类、标注和问答进行微调。
bartowski · 工具包
Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件,用于本地聊天,例如 Q4_K_M 为 4.92 GB,Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言,可在 LM Studio 中运行。
BAAI · 工具包
把中文文本变成稠密向量,用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型,MIT 许可证,F32 下约 96 MB。
ai-sage · 工具包
把俄语语音转成文字,有能加标点并规范文本的变体,基于约 230M 参数的 Conformer。适合转录俄语音频(如通话)的开发者和团队。
RobotLearningLab · 工具包
把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略,使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。
sentence-transformers · 工具包
把句子和段落转成 384 个数字组成的向量,用于语义搜索、聚类和句子相似度,是 sentence-transformers 项目的多语言模型。适合构建搜索或匹配功能的开发者。
pyannote · 工具包
用 pyannote.audio 对 WeSpeaker ResNet34 模型的封装,把一段语音转成说话人嵌入向量,用来比较两个说话人有多像。适合语音和音频开发者。
openai-community · 工具包
从一个起始短语出发续写英文文本,是 OpenAI GPT-2 的 1.5B 参数版本。适合想用经典开源文本生成模型的研究人员和开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的小型视觉模型,通过更换文字提示词来做图像描述、目标检测和分割。适合需要用一个模型完成多种图像任务的开发者和研究者。
gnani · 工具包
用英语和十种印度语言聊天、答题和推理,上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型,适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。
BlinkDL · 工具包
纯 RNN 的文本生成基础模型,用于聊天、推理和工具调用,可作为后训练和微调的起点。支持八种语言,适合开发者和研究人员。
speridlabs · 工具包
通过直接绘制每个像素,根据文字提示生成 1024 像素的图像,不使用 VAE 或潜空间。微调后的版本可以估计深度,并修复或放大图像。适合视觉研究人员和图像创作者。
google-bert · 工具包
补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
hysts · 工具包
用纯 PyTorch 在 Gradio 页面里找出图片中的动漫人脸,并为每张脸估计 28 个关键点,适合画师、数据集制作者和机器学习开发者。