/ Модель

Характеристики

Контекст
77 токенов
Лицензия
MIT
Библиотека
rlx
Опубликована
23 июл 2026

bioclip-2

Классификация изображений без дообученияИзображение, текст → label3 профессии

BioCLIP-2 — биологическая OpenCLIP-модель для классификации изображений по заданным текстовым меткам без дообучения.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 июл 2026

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

BioCLIP-2 — биологическая vision-language модель на архитектуре OpenCLIP ViT-L/14. Репозиторий eugenehp/bioclip-2 содержит staging-перераспределение upstream-чекпойнта для запуска через RLX.

Модель предназначена для классификации изображений по заданным текстовым меткам без дообучения: пользователь передаёт фотографию и список категорий, а модель сопоставляет изображение с текстовыми описаниями. В репозитории доступны веса safetensors и версия GGUF F16, а также файлы токенизатора. Указана лицензия MIT. README рекомендует использовать поддерживаемый путь загрузки RLX и предупреждает, что файлы могут присутствовать по историческим причинам.

Сценарии применения

  • классификация фотографий организмов по списку видов или категорий
  • сопоставление биологических изображений с текстовыми описаниями
  • поиск категории на фотографии среди заданных меток

Ограничения

Модель классифицирует изображение относительно переданного набора текстовых меток. README описывает репозиторий как staging-перераспределение и не рекомендует использовать его файлы как основной runtime-пакет.

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

BioCLIP-2 (RLX staging)

OpenCLIP ViT-L/14 biology foundation weights for RLX.

FieldValue
Hub ideugenehp/bioclip-2
KindStaging redistrib of an upstream checkpoint for RLX runners.
RLX craterlx-bioclip2
Upstreamhttps://huggingface.co/imageomics/bioclip-2

Quick start

hf download eugenehp/bioclip-2 --local-dir .
cargo run -p rlx-bioclip2 --release -- --model-dir . --image photo.jpg --labels "cat,dog"

File highlights

  • open_clip_model.safetensors (1.6 GiB)
  • bioclip-2.f16.gguf (815.6 MiB)
  • tokenizer.json (2.1 MiB)
  • vocab.json (842.1 KiB)
  • merges.txt (512.3 KiB)
  • tokenizer_config.json (705 B)
  • special_tokens_map.json (588 B)
  • open_clip_config.json (534 B)

Do not use as the main runtime pack

These files may be present for historical / staging reasons but are not the supported RLX load path:

  • bioclip-2.f16.gguf

Community *.f16.gguf / LM-only Q4 packs are format wraps — they are not drop-in replacements for the RLX primary file above.

Run with RLX

Clone rlx-models, place this repo under weights/vision/bioclip-2 (or pass the path explicitly), then:

cargo run -p rlx-bioclip2 --release -- --model-dir . --image photo.jpg --labels "cat,dog"

License

MIT — see LICENSE. Inherit upstream terms when redistributing.

Original weights and authorship: https://huggingface.co/imageomics/bioclip-2

Redistrib note

This Hub repo exists so RLX recipes have a stable fetch target. When you only need the upstream checkpoint, prefer the Upstream link above.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · rlx · zero-shot-image-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
d4525d9

0 моделей