/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-NER
Библиотека
transformers.js
Опубликована
7 июн 2025

distilbert-NER-ONNX

Разметка токеновТекст → label7 профессий

onnx-community/distilbert-NER-ONNX — это ONNX-версия модели dslim/distilbert-NER, автоматически конвертированная и опубликованная сообществом onnx-community.

1 678скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены1 сен 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 задачи распознавания именованных сущностей (NER), то есть для выделения в тексте фрагментов, относящихся к людям, местам и другим сущностям, поддерживаемым исходной моделью. Её можно использовать для токен-классификации, например в JavaScript-приложениях через библиотеку Transformers.js.

Из README известно, что модель основана на DistilBERT и предоставляется в формате ONNX. Конкретные размер модели, архитектурные параметры, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и набор классов сущностей в карточке не указаны. Формат ONNX ориентирован на выполнение модели в совместимых средах, включая сценарии с Transformers.js. Лицензия в README не указана, поэтому условия использования требуют дополнительной проверки.

Для каких профессий подходит7

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

distilbert-NER (ONNX)

This is an ONNX version of dslim/distilbert-NER. It was automatically converted and uploaded using this space.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Perform named entity recognition.

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

const classifier = await pipeline('token-classification', 'onnx-community/distilbert-NER-ONNX');
const output = await classifier('My name is Sarah and I live in London');

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
DistilBertForTokenClassification
Ревизия весов
3a19fe9

0 моделей