/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
mpnet · dense
Базовая модель
all-mpnet-base-v2
Библиотека
transformers.js
Опубликована
23 мая 2023

all-mpnet-base-v2

Заполнение пропусковТекст → текст9 профессий

Xenova/all-mpnet-base-v2 — модель для извлечения признаков, представляющая собой ONNX-версию модели sentence-transformers/all-mpnet-base-v2.

23 664скачиваний за 30 дней6лайковвеса 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 подготовлен Xenova для совместимости с библиотекой Transformers.js и запуска в JavaScript-средах, включая веб-приложения.

Модель предназначена для преобразования текстовых входов в числовые представления, которые могут использоваться в задачах семантического поиска, сравнения текстов, кластеризации и других сценариях обработки естественного языка. В README приведён пример запуска через pipeline feature-extraction в Transformers.js.

Из доступных данных известно, что используются ONNX-веса и поддерживается работа через Transformers.js. Размер модели, точная архитектура, языки, максимальная длина контекста, набор модальностей, показатели качества и лицензия в README не указаны. Отдельно отмечено, что размещение ONNX-весов в отдельном репозитории рассматривается как временное решение до более широкого распространения WebML.

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-mpnet-base-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-mpnet-base-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.

Класс архитектуры
MPNetForMaskedLM
Ревизия весов
e086c5e

0 моделей