/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
40 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
all-MiniLM-L12-v2
Библиотека
transformers.js
Опубликована
30 мая 2023

all-MiniLM-L12-v2

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Xenova/all-MiniLM-L12-v2 — модель для извлечения признаков, основанная на sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2.

6 935скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены22 июл 2025

Бенчмарки

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

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

Репозиторий содержит веса в формате ONNX, адаптированные для работы с библиотекой Transformers.js в JavaScript и веб-средах. Разработчик производной модели в README не указан.

Модель предназначена для получения числовых представлений текста и может применяться в сценариях семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации, однако конкретные поддерживаемые языки, размер, архитектурные детали и максимальная длина контекста в README не указаны. Сильной стороной является совместимость с Transformers.js и возможность использования ONNX-весов; ограничением выступает отсутствие подробной информации о характеристиках и условиях лицензирования. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2 with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Run feature extraction.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const extractor = await pipeline('feature-extraction', 'Xenova/all-MiniLM-L12-v2');
const output = await extractor('This is a simple test.');

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Ревизия весов
beeb2e4

0 моделей