Инструкционно настроенная компактная языковая модель Apple для генерации текста и ответов на текстовые запросы.

Подходит для: создание черновиков и продолжение текста · ответы на простые вопросы · диалоговый помощник на основе языковой модели

Компактная модель MobileViT для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1k, рассчитанная на эффективное выполнение, в том числе на мобильных устройствах.

Подходит для: классификация фотографий по классам ImageNet · распознавание объектов на изображениях для мобильного приложения · быстрая классификация изображений на устройстве с ограниченными ресурсами

Англоязычная модель на базе DistilBART для краткого суммирования новостных и финансовых статей.

Подходит для: Создание коротких пересказов новостных статей · Суммирование финансовых новостей и рыночных обзоров · Подготовка кратких сводок отчетов о доходах

Sarvam-30B — MoE-языковая модель для диалогов, рассуждений и программирования с особым вниманием к индийским языкам.

Подходит для: ведение диалогов на индийских языках · ответы на вопросы на хинди и других индийских языках · генерация и разбор программного кода

Квантизированная разговорная языковая модель на 8 млрд параметров для общения на хинди и хинглише, программирования и ответов с индийским культурным контекстом.

Подходит для: Диалоги и ответы на вопросы на хинди · Общение на хинглише · Получение культурно ориентированных советов об Индии

Vit2-DistilGPT2 генерирует английские текстовые подписи к изображениям.

Подходит для: создание кратких подписей к фотографиям · автоматическое описание изображений в каталоге · генерация подписей к изображениям из COCO

Компактная модель Apple MobileViT-S классифицирует изображения по 1000 классам ImageNet и рассчитана на эффективное применение в компьютерном зрении.

Подходит для: классификация объектов на фотографиях · определение класса изображения из 1000 категорий ImageNet · классификация изображений на мобильном устройстве

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

Компактная модель MobileViT-XS классифицирует изображения по 1000 классам ImageNet и рассчитана на сценарии с ограниченными вычислительными ресурсами.

Подходит для: классификация изображений на мобильном устройстве · распознавание объектов и сцен по классам ImageNet · встраивание классификатора изображений в приложение с низкой задержкой

Базовая санскритская языковая модель на 322 млн параметров для продолжения текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение санскритских текстов · генерация экспериментальных фрагментов на санскрите · инициализация модели для специализированного дообучения на санскрите

OpenELM-270M — компактная авторегрессионная языковая модель Apple для генерации текста и экспериментов с небольшими LLM.

Подходит для: генерация продолжения короткого текста · создание простых ответов на вопросы · оценка языковой модели на стандартных бенчмарках

OpenELM-1_1B — разработанная Apple авторегрессионная языковая модель на 1,1 млрд параметров для генерации текста и исследований.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и коротких текстовых ответов · эксперименты с компактными языковыми моделями

Компактная модель MobileViTv2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение класса изображения из набора ImageNet-1k · базовая классификация изображений в мобильных приложениях

Компактная инструкционно настроенная языковая модель Apple для генерации текста и выполнения текстовых запросов.

Подходит для: ответы на короткие текстовые запросы · выполнение простых инструкций на естественном языке · генерация продолжений текста

OpenELM-3B — языковая модель Apple на 3 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с эффективными трансформерами.

Подходит для: генерация продолжения по текстовой подсказке · создание черновиков текста · генерация ответов на текстовые запросы

Компактная инструктивно дообученная языковая модель Apple для генерации текста и выполнения простых текстовых инструкций.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · выполнение простых инструкций на естественном языке · создание коротких черновиков и продолжений текста

16-битная MLX-конверсия экспериментальной чат-модели Together AI для локальной генерации текста и структурированных задач принятия решений на Apple Silicon.

Подходит для: локальный запуск чат-модели на компьютерах Apple Silicon · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · выбор одного варианта в структурированных задачах принятия решений

Производная модели eedulakantijashwitha/swecha-commonvoice-telugu-asr. Компактная модель Whisper Tiny, дообученная для распознавания и транскрибации речи на телугу.

Подходит для: транскрибация аудиозаписей на телугу · распознавание речи в голосовом помощнике на телугу · создание субтитров для речи на телугу

Компактная MobileViT-XXS с головой DeepLabV3 размечает пиксели изображений по классам и обучена для семантической сегментации на PASCAL VOC.

Подходит для: семантическая сегментация изображений из PASCAL VOC · разметка объектов на изображениях по пикселям · сегментация изображений на мобильных устройствах

Компактная языковая модель Apple на 450 млн параметров для генерации текста и экспериментов с трансформерами.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание компактного прототипа текстового генератора · эксперименты с небольшими авторегрессионными языковыми моделями

Дообученная модель Qwen извлекает название книги, автора и канал или шоу из шумных заголовков YouTube и аудиокниг, включая бенгальские названия.

Подходит для: Извлечение названия книги и автора из заголовка аудиокниги · Разбор названий бенгальских аудиокниг на YouTube · Выделение названия канала или радиошоу из составного заголовка

Инструкционно-дообученная языковая модель Apple на 3 млрд параметров для генерации текста и выполнения текстовых инструкций.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · выполнение инструкций на естественном языке · создание черновиков и кратких текстов

Компактная англоязычная модель CLIP для классификации изображений по текстовым меткам без обучения на заданных классах.

Подходит для: подбор категории из текстовых вариантов для изображения · поиск изображений по английскому описанию · быстрая проверка соответствия изображения текстовой метке

Компактный энкодер на синдхи для предсказания скрытых токенов и дообучения на классификацию и разметку последовательностей.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в текстах на синдхи · дообучение на распознавание именованных сущностей на синдхи · классификация текстов на синдхи