/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
833 920
Размер весов
83,7 МБ
Архитектура
whisper · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 фев 2025

tiny-random-WhisperForConditionalGeneration

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Синтетическая миниатюрная модель Whisper для тестирования компонентов Transformers и сценариев автоматического распознавания речи.

478скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 мар 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 «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

onnx-internal-testing/tiny-random-WhisperForConditionalGeneration — синтетическая тестовая модель семейства Whisper, представленная для экосистемы Hugging Face Transformers. Она создана на основе конфигурации Whisper tiny.en, но имеет существенно уменьшенные размеры: около 833,9 тыс. параметров, один слой энкодера и декодера, по две attention-головы и уменьшенные внутренние размерности. В метаданных модель связана с задачей automatic speech recognition и тегами ONNX, Whisper и safetensors.

Модель предназначена главным образом для тестирования загрузки, конфигурации и совместимости компонентов Transformers, а не для практической транскрибации аудио. В README указано, что все веса рандомизированы с фиксированным seed, поэтому модель не обладает полноценными способностями распознавания речи. Разработчик и лицензия в доступных данных не определены.

Сценарии применения

  • тестирование загрузки Whisper в Transformers
  • проверка совместимости моделей ASR и процессоров
  • тестирование ONNX-интеграций для распознавания речи
  • разработка модульных и интеграционных тестов для аудиомоделей

Ограничения

Веса модели полностью рандомизированы, поэтому она не предназначена для точного распознавания речи и практического использования. Разработчик и лицензия не определены в доступных материалах.

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

Model Card for Model ID

Code to create model

import torch
from transformers import WhisperConfig, WhisperForConditionalGeneration, AutoProcessor

model_id = 'onnx-community/whisper-tiny.en'
config = WhisperConfig.from_pretrained(
    model_id,
    d_model=16,
    decoder_attention_heads=2,
    decoder_ffn_dim=64,
    decoder_layerdrop=0.0,
    decoder_layers=1,
    encoder_attention_heads=2,
    encoder_ffn_dim=64,
    encoder_layers=1,
    num_hidden_layers=1,
)

# Create model and randomize all weights
model = WhisperForConditionalGeneration(config)

torch.manual_seed(0) # Set for reproducibility
for name, param in model.named_parameters():
    param.data = torch.randn_like(param)

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
fed8012

0 моделей