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library_name: transformers
tags:

• unsloth
  datasets:
• ymoslem/MediaSpeech
  language:
• ar

模型卡：模型ID

模型详情

模型描述

这是托管在Hub上的一个🤗 transformers模型的模型卡。此模型卡为自动生成。

• 开发者：[需要更多信息]
• 资助方（可选）：[需要更多信息]
• 共享者（可选）：[需要更多信息]
• 模型类型：[需要更多信息]
• 支持语言（NLP）：[需要更多信息]
• 许可证：[需要更多信息]
• 微调自模型（可选）：[需要更多信息]

模型来源（可选）

• 代码库：[需要更多信息]
• 论文（可选）：[需要更多信息]
• 演示（可选）：[需要更多信息]

用途

直接使用

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下游用途（可选）

[需要更多信息]

超出范围的用途

[需要更多信息]

偏见、风险与局限性

[需要更多信息]

建议

用户（包括直接用户和下游用户）应了解模型的风险、偏见和局限性。需要更多信息以提供进一步建议。

快速开始

使用以下代码开始使用该模型。

[需要更多信息]

训练详情

训练数据

[需要更多信息]

训练过程

预处理（可选）

[需要更多信息]

训练超参数

• 训练模式：[需要更多信息]

速度、大小与时间（可选）

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评估

测试数据、因素与指标

测试数据

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因素

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指标

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结果

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总结

模型检查（可选）

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环境影响

碳排放量可使用Lacoste等人（2019）提出的机器学习影响计算器进行估算。

• 硬件类型：[需要更多信息]
• 使用时长：[需要更多信息]
• 云服务提供商：[需要更多信息]
• 计算区域：[需要更多信息]
• 碳排放量：[需要更多信息]

技术规格（可选）

模型架构与目标

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计算基础设施

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硬件

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软件

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引用（可选）

BibTeX：

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APA：

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术语表（可选）

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更多信息（可选）

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模型卡作者（可选）

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模型卡联系方式

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