🚀 模型卡片:transformers
本模型卡片介绍的是一个基于transformers库的模型,该模型在模型中心发布。它能为用户提供特定的功能和服务,帮助用户解决相关领域的问题。
📚 详细文档
模型详情
这是一个发布在模型中心的transformers模型的卡片,此卡片由系统自动生成。
属性 |
详情 |
开发方 |
待补充更多信息 |
资助方(可选) |
待补充更多信息 |
共享方(可选) |
待补充更多信息 |
模型类型 |
待补充更多信息 |
语言(自然语言处理) |
待补充更多信息 |
许可证 |
MIT |
微调基础模型(可选) |
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B |
模型来源(可选)
- 仓库地址:待补充更多信息
- 论文(可选):待补充更多信息
- 演示(可选):待补充更多信息
使用方式
直接使用
本部分介绍模型在不进行微调或集成到更大生态系统/应用中的使用方式。待补充更多信息。
下游使用(可选)
本部分介绍模型在针对特定任务进行微调后,或集成到更大生态系统/应用中的使用方式。待补充更多信息。
非预期使用
本部分讨论模型的误用、恶意使用以及模型效果不佳的使用场景。待补充更多信息。
偏差、风险和局限性
本部分旨在传达模型在技术和社会技术方面的局限性。待补充更多信息。
建议
直接用户和下游用户都应了解该模型的风险、偏差和局限性。如需进一步建议,待补充更多信息。
训练详情
训练数据
本部分应链接到数据集卡片,并简要介绍训练数据的相关信息,以及数据预处理或额外过滤的文档。待补充更多信息。
训练过程
预处理(可选)
待补充更多信息。
训练超参数
- 训练机制:待补充更多信息(如fp32、fp16混合精度、bf16混合精度、bf16非混合精度、fp16非混合精度、fp8混合精度)
速度、规模、时间(可选)
本部分提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小(如适用)等信息。待补充更多信息。
评估
测试数据、因素和指标
测试数据
本部分应尽可能链接到数据集卡片。待补充更多信息。
因素
这些是评估所细分的方面,例如子群体或领域。待补充更多信息。
指标
这些是所使用的评估指标,最好能说明原因。待补充更多信息。
结果
待补充更多信息。
总结
待补充更多信息。
模型审查(可选)
本部分介绍与模型可解释性相关的工作。待补充更多信息。
环境影响
可使用Lacoste等人(2019)提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。
- 硬件类型:待补充更多信息
- 使用时长:待补充更多信息
- 云服务提供商:待补充更多信息
- 计算区域:待补充更多信息
- 碳排放:待补充更多信息
技术规格(可选)
模型架构和目标
待补充更多信息。
计算基础设施
硬件
待补充更多信息。
软件
待补充更多信息。
引用(可选)
BibTeX
待补充更多信息。
APA
待补充更多信息。
术语表(可选)
本部分包含有助于读者理解模型或模型卡片的术语和计算方法(如适用)。待补充更多信息。
更多信息(可选)
待补充更多信息。
模型卡片作者(可选)
待补充更多信息。
模型卡片联系方式
待补充更多信息。