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

ResNet18.a3_in1k — обученная на ImageNet-1k модель ResNet для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

ResMaskNet распознаёт одну из семи категорий эмоций по изображению лица размером 224×224 пикселя.

Подходит для: классификация эмоции по фотографии лица · анализ мимики на изображениях · распознавание выражений лица в исследовательских проектах

Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков из текста и подготовки представлений для последующих NLP-задач.

Подходит для: извлечение признаков из многоязычных предложений · подготовка представлений текста для классификатора · классификация последовательностей после дообучения

Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers

Визуальный Vision Transformer Meta AI для извлечения признаков изображений и использования их в классификации, поиске, сегментации и других задачах компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по эмбеддингам · классификация изображений с линейным классификатором

TabFM — табличная foundation-модель Google Research для классификации и регрессии без дообучения на конкретном наборе данных.

Подходит для: Классификация таблиц с числовыми и категориальными признаками · Бинарная классификация табличных данных · Многоклассовая классификация до 10 классов

Преобразованная для Transformers модель Google TimesFM 2.5 для точечного и квантильного прогнозирования временных рядов.

Подходит для: прогнозирование будущих значений временного ряда по историческим данным · построение квантильных прогнозов временного ряда · получение точечных прогнозов для последовательностей наблюдений

Крупный визуальный энкодер DINOv2 с register-токенами для извлечения признаков и эмбеддингов изображений.

Подходит для: извлечение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · подготовка признаков изображений для обучения классификатора · построение систем компьютерного зрения на основе предобученного энкодера

Дообученная модель X-Codec на базе HuBERT для извлечения признаков общего аудио и работы с кодированием на разных битрейтах.

Подходит для: извлечение признаков из общего аудио · кодирование аудиосигнала на низком битрейте · сравнение аудиокодирования при разных битрейтах

ConvNeXt-V2 Base — модель для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений для последующего анализа · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

Descript DAC 16 кГц — аудиокодек для извлечения признаков и компактного представления аудиосигнала.

Подходит для: извлечение признаков из аудио 16 кГц · кодирование аудио в компактные представления · подготовка аудиоданных для последующих моделей

Компактная англоязычная модель Funnel Transformer извлекает контекстные признаки текста для последующего дообучения и решения задач классификации и ответов на вопросы.

Подходит для: извлечение векторных признаков из английских текстов · подготовка представлений предложений для классификатора · классификация токенов после дообучения

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Визуальная модель Meta AI на базе ConvNeXt Small извлекает универсальные признаки изображений для поиска, классификации, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: поиск похожих изображений по визуальным признакам · классификация изображений с линейным классификатором · семантическая сегментация изображений

ConvNeXt Small, предварительно обученная методом DINOv3 модель timm для извлечения признаков и эмбеддингов изображений.

Подходит для: извлечение векторных признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · подготовка признаков для классификатора изображений

img2pose — модель на Faster R-CNN для обнаружения лиц на изображениях и оценки их 3D-позы с шестью степенями свободы.

Подходит для: обнаружение лиц на фотографии · оценка положения и ориентации лица · получение рамок лиц без отдельного детектора

CANINE-S — многоязычный символьный энкодер для извлечения представлений текста и тонкой настройки под задачи понимания языка.

Подходит для: извлечение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации предложений · тонкая настройка для разметки токенов

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

Компактная модель FIMODE от FIM4Science для извлечения признаков из поточечных временных рядов.

Подходит для: извлечение признаков из поточечных временных рядов · подготовка представлений временных данных для последующего анализа · использование признаков временных рядов в исследовательском ML-пайплайне

Модель Unsloth AI семейства Llama для извлечения признаков и получения представлений текста.

Подходит для: получение признаковых представлений текста · извлечение векторов для поиска по сходству · подготовка текстовых признаков для downstream-моделей

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных

Визуальный энкодер Meta для извлечения признаков изображений в задачах компьютерного зрения и поиска.

Подходит для: извлечение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений · получение признаков изображений для downstream-классификатора · подготовка визуальных признаков для систем понимания видео

Компактная модель на основе CLIPVisionModel для извлечения признаков изображений.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · подготовка признаковых представлений изображений для компьютерного зрения · использование визуального энкодера в конвейере обработки изображений