🚀 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。

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。