diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

ESM-2 — белковая языковая модель для заполнения маскированных позиций и дообучения на задачах анализа последовательностей белков.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белков для последующего дообучения · адаптация модели под классификацию белковых последовательностей

Компактная модель ESM-2 для заполнения замаскированных элементов в белковых последовательностях и дообучения под задачи анализа белков.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · оценка вероятности аминокислот в заданной позиции · подготовка эмбеддингов белковых последовательностей для последующего анализа

Компактная модель Meta AI для заполнения пропусков и анализа аминокислотных последовательностей белков.

Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белковых последовательностей для последующего анализа · дообучение для предсказания свойств белков

ESM-2 — модель Meta AI для предсказания замаскированных аминокислот и извлечения представлений белковых последовательностей.

Подходит для: Предсказание пропущенных аминокислот в белковой последовательности · Подготовка белковых представлений для последующего анализа · Дообучение на задачах классификации белковых последовательностей

Компактная авторегрессионная модель Llama на 2,7 млрд параметров для генерации текста на корейском и английском языках.

Подходит для: продолжение текста на корейском языке · генерация текста на английском языке · создание черновиков и коротких материалов на корейском и английском

ESM-2 — модель Meta AI с 36 слоями и 3,8 млрд параметров для восстановления скрытых аминокислот и дообучения на задачах анализа белковых последовательностей.

Подходит для: предсказание скрытых аминокислот в белковой последовательности · дообучение модели для классификации белковых последовательностей · получение признаков белков для последующих задач машинного обучения

Модель на базе LLaMA оценивает и ранжирует ответы языковых моделей по пяти атрибутам с учётом неопределённости оценки.

Подходит для: сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование ответов по качеству · оценка полезности и корректности ответа

ESM-1b — белковая трансформерная модель, которая заполняет маски в аминокислотных последовательностях и предоставляет признаки для прогнозирования структуры и функций белков.

Подходит для: заполнение пропущенных аминокислот в белковой последовательности · поиск удалённой гомологии между белками · предсказание вторичной структуры белка

Корейская языковая модель на основе Llama 2 7B для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация текста на корейском языке · продолжение корейского текста · создание черновиков на корейском языке

ESM-1v — предобученная белковая языковая модель Meta AI для оценки функционального эффекта вариантов белковых последовательностей.

Подходит для: Оценка влияния аминокислотной замены на функцию белка · Ранжирование вариантов белка по вероятному функциональному эффекту · Сравнение исходной и мутировавшей белковых последовательностей

Крупная модель ESM-2 предсказывает замаскированные аминокислоты и служит основой для задач анализа белковых последовательностей.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · дообучение модели для классификации белковых последовательностей · получение признаков белковых последовательностей для прикладных задач

Модель Helsinki-NLP для перевода текстов с урду на английский на архитектуре Marian Transformer.

Подходит для: перевод предложений с урду на английский · перевод сообщений и коротких текстов на урду · подготовка англоязычных версий материалов на урду

Компактная модель Meta на базе VITS, которая озвучивает текст на урду, записанный арабским письмом.

Подходит для: озвучивание текста на урду · генерация голосовых сообщений на урду · добавление синтезированной речи на урду в приложение

Дообученная на наборе URL модель DistilBERT классифицирует адреса как вредоносные или безопасные.

Подходит для: первичная проверка ссылок на фишинг · классификация URL, связанных с вредоносным ПО · проверка домена перед переходом по ссылке

ESM-1v — белковая языковая модель Meta AI для оценки эффектов генетических вариантов по аминокислотным последовательностям.

Подходит для: заполнение пропущенных аминокислот в белковой последовательности · оценка влияния аминокислотной замены на белок · ранжирование генетических вариантов по предполагаемому эффекту

ESM-1v — белковая языковая модель Meta AI для оценки влияния аминокислотных вариантов по последовательностям белка.

Подходит для: оценка эффекта аминокислотной замены в белке · ранжирование вариантов белковой последовательности по вероятности · заполнение замаскированных аминокислот в последовательности

ESM-1v — трансформер Meta AI для предсказания вероятного влияния вариантов аминокислот на белковые последовательности.

Подходит для: оценка вероятного эффекта аминокислотной замены · сравнение вариантов белковой последовательности · ранжирование вариантов белка по предсказанному эффекту

ESM-1v — белковая языковая модель Meta AI для предсказания эффектов вариантов в аминокислотных последовательностях.

Подходит для: оценка функционального эффекта аминокислотной замены · предсказание аминокислоты в маскированной позиции белка · ранжирование вариантов белка по вероятности последовательности

Реализация ESM2 с Flash Attention для эффективного заполнения маскированных токенов в белковых последовательностях.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · получение предсказаний языковой модели для белковых последовательностей · инференс ESM2 с уменьшенным расходом памяти

Дообученная GPT-2 для генерации текста в ответ на запросы.

Подходит для: генерация ответа на открытый вопрос · создание продолжения текста по запросу · эксперименты с дообучением GPT-2 через TRL

Дообученная GPT-2 для генерации текста и ответов на запросы с контекстом до 512 токенов.

Подходит для: генерация текста по пользовательскому запросу · создание ответов на вопросы · прототипирование диалогового интерфейса

Крупная трансформерная модель ESM-2 для получения эмбеддингов белковых последовательностей и предсказания скрытых аминокислот.

Подходит для: получение эмбеддингов аминокислот для белковой последовательности · заполнение пропущенных аминокислот в последовательности белка · подготовка признаков белка для последующей классификации

Дообученная GPT-2 для генерации текста и ответов на открытые вопросы в контексте до 512 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · ответы на открытые вопросы · создание коротких диалоговых ответов