/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
977 млн
Архитектура
csm · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 авг 2025

Ссылки

Hugging Face

csm-german

elijahross
Генерация аудиоТекст → аудио3 профессии

Модель CSM примерно на 977 млн параметров для генерации аудио по тексту.

250скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 2025

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Синтез речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

elijahross/csm-german — модель генерации аудио из текста на архитектуре CSM, опубликованная под именем elijahross. Модель обучена с нуля на неизвестном наборе данных; в карточке не приведены дополнительные сведения о разработчике, обучении или назначении. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, модель рассчитана на использование через Transformers и насчитывает около 977 млн параметров; длина контекста — 2048 токенов.

Модель предназначена для преобразования текстового ввода в аудио. По названию можно предположить связь с немецким языком, однако README не подтверждает, что именно немецкая речь или текст были целевыми данными. Качество синтеза, поддерживаемые голоса и языки, а также ограничения применения в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация аудио по текстовому вводу
  • эксперименты с генерацией речи на архитектуре CSM
  • прототипирование синтеза аудио через Transformers

Ограничения

В README не описаны датасет, качество, поддерживаемые языки и голоса; немецкая специализация не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

csm-german

This model was trained from scratch on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-05
  • train_batch_size: 82
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.54.0
  • Pytorch 2.7.1+cu126
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
CsmForConditionalGeneration
Ревизия весов
e9c44e2

0 моделей

    Создать бенчмарк