/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
finbert
Библиотека
transformers.js
Опубликована
31 мая 2023

finbert

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Xenova/finbert — версия модели ProsusAI/finbert с весами в формате ONNX, подготовленная для работы с библиотекой Transformers.js.

14 340скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены30 июн 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

Разработчик исходной модели — ProsusAI; данный репозиторий адаптирован для использования в JavaScript-приложениях и веб-среде.

Модель предназначена для задач классификации текста. В README приведён сценарий запуска через pipeline Transformers.js с типом text-classification, поэтому её можно применять в приложениях, поддерживающих эту библиотеку. Ключевая особенность — формат ONNX и совместимость с Transformers.js, что упрощает выполнение модели в JavaScript-окружении. Сведения о размере, архитектуре, поддерживаемых языках и модальностях, максимальной длине контекста, лицензии и ограничениях в README не указаны.

Для каких профессий подходит3

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/ProsusAI/finbert 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: Text Classification

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

const classifier = await pipeline('text-classification', 'Xenova/finbert');
const output = await classifier('I love transformers!');

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
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
8f269ab

0 моделей