/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
donut-base
Опубликована
7 июл 2023

Ссылки

Hugging Face

donut-base-my_model_rapido_2_new_check_2

Manab
Изображение и текст → текст6 профессий

Дообученная Donut-base преобразует изображения, в том числе документы, в текст.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июл 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель Manab/donut-base-my_model_rapido_2_new_check_2 — дообученная версия naver-clova-ix/donut-base на датасете imagefolder. Она использует архитектуру vision-encoder-decoder и предназначена для преобразования изображений в текст, в том числе для задач обработки изображений документов. В README указана оценка Loss 2.8819 на наборе для оценки.

Модель принимает изображения и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — MIT. Данные карточки не уточняют конкретный тип документов, языки, контекст или целевые сценарии, поэтому применимость к отдельным видам документов и качество на реальных данных по указанной оценке определить нельзя.

Сценарии применения

  • извлечение текста из изображений документов
  • разбор документов по изображению
  • преобразование сканов документов в текст

Ограничения

Конкретные типы документов и поддерживаемые языки не описаны. Значение Loss 2.8819 приведено без подробностей о наборе и методике оценки.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

donut-base-my_model_rapido_2_new_check_2

This model is a fine-tuned version of naver-clova-ix/donut-base on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.8819

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
9.91180.69506.5666
6.08511.391004.2864
4.48992.081503.3172
3.66282.782002.8819

Framework versions

  • Transformers 4.31.0.dev0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.13.1
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VisionEncoderDecoderModel
Ревизия весов
18a2a3e

0 моделей

    Создать бенчмарк