/ Модель

Характеристики

Контекст
20 токенов
Параметры
937 808
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
tiny-random-MarianMTModel
Библиотека
transformers.js
Опубликована
27 авг 2024

tiny-random-MarianMTModel

ПереводТекст → текст3 профессии

onnx-community/tiny-random-MarianMTModel — тестовая компактная версия модели MarianMT, разработанная на базе hf-internal-testing/tiny-random-MarianMTModel и представленная в формате ONNX для совместимости с Transformers.js.

666скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 2024

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

Репозиторий предназначен прежде всего для проверки запуска моделей машинного перевода в веб-среде и экспериментов с использованием ONNX-весов.

Модель относится к задачам автоматического перевода текста, однако README не указывает поддерживаемые языковые направления, размер модели, длину контекста или точные архитектурные параметры. Поскольку это tiny-random-модель из набора внутренних тестов, её не следует рассматривать как готовое решение для качественного перевода или производственного применения: основное преимущество — компактность и возможность использования в Transformers.js, а ключевое ограничение — тестовый характер и отсутствие данных о практической точности. Условия лицензирования 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/hf-internal-testing/tiny-random-MarianMTModel with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

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
MarianMTModel
Ревизия весов
9d53b01

0 моделей