Самоконтролируемая wav2vec2-модель, предварительно обученная на вьетнамской речи и предназначенная как акустическая основа для распознавания речи.

Подходит для: распознавание вьетнамской речи в аудиозаписях · адаптация акустической модели для вьетнамского ASR · транскрибирование вьетнамских разговоров

PyTorch-порт VideoPrism LVT Base для извлечения признаков и векторных представлений из видео.

Подходит для: извлечение признаков из видеоклипов · получение векторных представлений видео для поиска · подготовка видеоданных для последующей классификации

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения векторных признаков изображений и их использования в задачах визуального поиска и сопоставления.

Подходит для: извлечение признаков изображений для поиска по визуальному сходству · построение векторного индекса изображений · сопоставление изображений с текстовыми представлениями в мультимодальной системе

Зрительная модель Meta AI на базе ViT-7B извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск похожих изображений по эмбеддингам · сегментация изображений с линейным классификатором

Компактная дообученная модель семейства LLaMA для генерации текста и ускорения вывода крупных LLaMA- и Vicuna-моделей в режиме спекулятивного декодирования.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · ускорение вывода моделей LLaMA-13B и LLaMA-33B · ускорение вывода моделей Vicuna-13B и Vicuna-33B

Virtuoso-Small — дообученная 14-миллиардная языковая модель Arcee.ai для следования инструкциям, рассуждений и бизнес-задач.

Подходит для: ответы на обращения клиентов · создание и редактирование делового контента · техническая помощь пользователям и разработчикам

Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение векторных представлений изображений

VAETKI — многоязычная языковая модель консорциума NC-AI для диалогов, следования инструкциям, перевода, рассуждений и агентных сценариев.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в диалоге · перевод между корейским, английским, китайским и японским · многоязычная генерация текста

OmniVinci — мультимодальная модель NVIDIA на базе VILA для анализа изображений, видео и аудио, а также извлечения признаков.

Подходит для: извлечение признаков из мультимодальных данных · ответы на вопросы по изображениям · понимание видео со звуковой дорожкой

Компактная модель Naver AI для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых карт из изображений · извлечение векторных представлений изображений

Компактная модель DaViT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение векторных представлений изображений

Дообученная Mistral-модель на 23,4 млрд параметров для англоязычных ролевых игр, приключенческих историй и художественного письма.

Подходит для: создание персонажей для ролевых игр · ведение диалогов от лица персонажа · написание приключенческих историй

Vision Transformer из экосистемы timm для извлечения признаков и векторных представлений изображений с входным разрешением 512 пикселей.

Подходит для: поиск визуально похожих изображений · индексация изображений для векторной базы данных · кластеризация коллекций изображений

RepViT M1.1 distill — компактная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующего анализа

Модель CVLFace на основе ViT Base извлекает признаки лиц для задач сравнения и распознавания.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по сходству · идентификация лица по базе образцов

Компактный визуальный энкодер ViT для извлечения признаков из изображений.

Подходит для: получение признаковых векторов изображений для дальнейшей обработки · подготовка представлений изображений для поиска по визуальному содержимому · извлечение признаков для пользовательского классификатора изображений

Компактная Vision Transformer-модель timm для извлечения признаков и векторных представлений изображений.

Подходит для: поиск похожих изображений · кластеризация изображений · сравнение визуального сходства

Модель CVLFace на базе ViT Base извлекает признаки лиц для задач распознавания и сравнения.

Подходит для: извлечение векторов признаков лица · сравнение двух лиц по эмбеддингам · идентификация лиц в системе распознавания

Компактная свёрточная версия LeViT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для последующей обработки · использование визуального бэкбона в компьютерном зрении

Компактная модель Vicuna на 137,8 млн параметров для генерации текста и использования как черновой модели в экспериментах со спекулятивным декодированием.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · эксперименты с ускорением генерации больших языковых моделей · генерация текста на английском языке

Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей

Небольшая языковая модель Vaayu, обученная с нуля для локальной генерации структурированных вызовов инструментов и интеграции через MCP.

Подходит для: генерация вызовов инструментов по JSON-схемам · формирование JSON-RPC запросов для локальных сервисов · подключение языковой модели к MCP-серверам

Компактная модель ConViT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений · использование как визуального backbone для компьютерного зрения

Компактная vision transformer-модель CrossViT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений · использование визуального backbone в компьютерном зрении