Model card for eva02_enormous_patch14_clip_224.laion2b
EVA CLIP OpenCLIP & timm model weights from https://huggingface.co/QuanSun/EVA-CLIP
Модель EVA02 CLIP сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации без обучения на заданных 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
Это веса модели EVA02 Enormous Patch14 CLIP 224, опубликованные в репозитории timm и совместимые с библиотекой OpenCLIP. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без обучения на целевых классах: она сопоставляет изображение с кандидатными подписями и оценивает их соответствие. Архитектура использует визуальный энкодер EVA02 с патчами 14 × 14 и CLIP-сопоставление изображения и текста; размер входного изображения — 224 пикселя. Веса связаны с обучающей выборкой LAION-2B и доступны в форматах PyTorch и Safetensors.
Модель принимает изображения и текстовые варианты классов, а выдаёт оценки соответствия для выбора наиболее подходящего описания. Карточка не сообщает языковую специализацию, поэтому область поддержки языков по ней определить нельзя. Лицензия репозитория — MIT.
Карточка содержит лишь краткое описание весов и не приводит результаты оценивания или подробные ограничения. Качество может зависеть от формулировок текстовых категорий и распределения данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
EVA CLIP OpenCLIP & timm model weights from https://huggingface.co/QuanSun/EVA-CLIP
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.