AZOCR
Azerbaijani OCR model based on GLM-OCR.
Training
- Base model: GLM-OCR
- Language: Azerbaijani
- Dataset: 6699 page samples
- Method: LoRA
- GPUs: 2× NVIDIA Tesla T4
- Epochs: 2
Notes
Fine-tuned for Azerbaijani document OCR.
Характеристики
- Контекст
- 655 380 токенов
- Размер весов
- 2,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- glm_ocr · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 26 авг 2026
Ссылки
azocr
AZOCR — дообученная на азербайджанских документах модель GLM-OCR для извлечения текста из изображений страниц.
21скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 авг 2026
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание текста» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
AZOCR — модель оптического распознавания символов для документов на азербайджанском языке, созданная на основе GLM-OCR. Модель дообучена методом LoRA на 6 699 примерах страниц в течение двух эпох.
Она принимает изображения документов и преобразует их содержимое в текст. Модель предназначена для распознавания азербайджанского текста в документах; репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает метрики качества, поэтому точность распознавания для разных типов документов оценить по имеющимся сведениям нельзя.
Сценарии применения
- распознавание азербайджанского текста на сканах документов
- извлечение текста из фотографий страниц
- оцифровка азербайджанских документов
Ограничения
Карточка не приводит метрик качества или сведений о распознавании языков помимо азербайджанского.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GlmOcrForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 0e26b6e