Артефакты SigLIP 2 Base для Hexagon NPU позволяют классифицировать изображения по текстовым меткам без обучения на целевых классах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
runanywhere/siglip2_base_HNPU — подготовленные артефакты модели SigLIP 2 Base для запуска на Hexagon NPU. Репозиторий основан на google/siglip2-base-patch16-256 и содержит варианты, привязанные к архитектурам v75, v79 и v81. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым меткам без отдельного обучения на целевых классах.
SigLIP 2 сопоставляет визуальное представление изображения с текстовыми описаниями и подходит для задач нулевой классификации и поиска по соответствию изображения и текста. Артефакты рассчитаны на ускорители Hexagon NPU; README отсылает к карточке исходной модели за сведениями о поведении и ограничениях. Лицензия репозитория — Apache-2.0.
Артефакты привязаны к вариантам архитектуры Hexagon NPU v75, v79 и v81. Сведения о качестве, поведении и ограничениях следует сверять с карточкой исходной модели Google.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Prebuilt Hexagon NPU (HNPU) artifacts for google/siglip2-base-patch16-256.
For model behavior, license, intended use, and limitations, see the upstream model card.
Artifacts are architecture-pinned. Available artifact directories: v75/, v79/, v81/.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.