/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distiluse-base-multilingual-cased-v2
Библиотека
transformers.js
Опубликована
23 мая 2023

distiluse-base-multilingual-cased-v2

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Xenova/distiluse-base-multilingual-cased-v2 — веб-совместимая версия модели sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2, подготовленная сообществом Xenova.

7 761скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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 распространяется с весами в формате ONNX для использования через библиотеку Transformers.js в JavaScript-среде.

Она предназначена для извлечения признаков из текста, то есть преобразования текстовых фрагментов в векторные представления. Такой режим может применяться в задачах семантического сравнения и поиска, однако README не содержит подробностей о поддерживаемых языках, размере модели, архитектуре, длине контекста, качестве, модальностях или ограничениях. Указано только, что модель является мультиязычной и используется в пайплайне feature-extraction.

Для работы требуется библиотека @huggingface/transformers; веса ONNX обеспечивают совместимость с Transformers.js. Лицензия и условия коммерческого или иного использования в README не указаны.

Для каких профессий подходит8

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/distiluse-base-multilingual-cased-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/distiluse-base-multilingual-cased-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
DistilBertModel
Ревизия весов
cad4541

0 моделей