/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
152 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bart · dense
Базовая модель
distilbart-cnn-6-6
Библиотека
transformers.js
Опубликована
2 мая 2023

distilbart-cnn-6-6

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Xenova/distilbart-cnn-6-6 — версия модели sshleifer/distilbart-cnn-6-6, подготовленная сообществом Xenova в формате ONNX для совместимости с библиотекой Transformers.js.

9 045скачиваний за 30 дней10лайковвеса 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

Модель предназначена для автоматического реферирования и построения кратких содержательных резюме текстов, в том числе непосредственно в JavaScript-приложениях и веб-среде.

Модель относится к семейству DistilBART и использует архитектуру encoder-decoder; точный размер, поддерживаемые языки и максимальная длина контекста в README не указаны. Основное преимущество — наличие ONNX-весов и возможность запуска через Transformers.js без привязки к серверной Python-инфраструктуре. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о производительности, языковом охвате и качестве на различных типах текстов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/sshleifer/distilbart-cnn-6-6 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: Summarization.

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

const generator = await pipeline('summarization', 'Xenova/distilbart-cnn-6-6');
const text = 'The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building, ' +
  'and the tallest structure in Paris. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. ' +
  'During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest ' +
  'man-made structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building in New ' +
  'York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a height of 300 metres. Due to ' +
  'the addition of a broadcasting aerial at the top of the tower in 1957, it is now taller than the ' +
  'Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second ' +
  'tallest free-standing structure in France after the Millau Viaduct.';
const output = await generator(text, {
  max_new_tokens: 100,
});

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
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
6b47629

0 моделей