ONNX-модель RESI оценивает стоимость жилой недвижимости в долларах США по 79 числовым признакам.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
model-albedo1 — модель в формате ONNX для оценки стоимости жилой недвижимости, связанная с подсетью RESI в Bittensor. Она принимает пакетный тензор float32 с 79 признаками и выдаёт прогноз стоимости объекта в долларах США. В конфигурации указано legacy_model: true. Метаданные указывают лицензию other; README называет её эксклюзивной лицензией RESI и отсылает к файлу LICENSE, поэтому условия использования следует сверять с ним.
Модель принимает только тензор float32 формы [batch, 79], а смысл и порядок признаков в карточке не раскрыты. Она обозначена как legacy-модель; условия эксклюзивной лицензии RESI требуют проверки в файле LICENSE.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
ONNX model for RESI subnet residential price estimation.
features, float32 tensor [batch, 79]legacy_model: trueLICENSEНа своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
У модели не указана задача.