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Phantom-0.5B

快速运行模型的两步指南

通过两步安装体验模型,选择不同模型大小,支持图像和文本输入,轻松配置环境进行生成。

faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别
项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式,支持多语种语音转录,适合高精度及快速处理场景。
Hugging Face - 源代码开源平台
AI工具AI开发Hugging Face企业解决方案合作平台开源机器学习模型训练热门
Hugging Face是开放源码机器学习平台,支持模型、数据集与应用的无限制托管,包含丰富的模态支持,已服务于超过5万家机构。
PhoWhisper-large - 越南语自动语音识别模型PhoWhisper
GithubHuggingfacePhoWhisperWhisper开源项目机器学习模型语音识别越南语
PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统,提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练,适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异,项目论文已被ICLR 2024收录。
HuggingFists - 简化LLM和HuggingFace模型应用的数据流工具
GithubHugging FaceHuggingFists低代码工作流管理开源项目数据流工具
HuggingFists是一个创新的数据流工具,旨在简化LLM和HuggingFace模型的应用。该工具提供低代码功能,包括工作流管理、作业调度和环境配置。通过直观的拖拽界面,用户可以设计数据处理流程,轻松访问HuggingFace模型和数据集。HuggingFists支持文本摘要、情感分类和命名实体识别等AI任务,同时允许本地模型部署。其独特的断点调试功能有助于提高AI应用开发效率。
amused-256 - 轻量且高效的文本到图像生成工具
AmusedGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型训练优化轻量模型
amused-256是一款基于muse架构的轻量级文本到图像模型,适用于快速大量生成图像的应用。通过并行解码和简化的采样步骤,提高了生成效率。模型使用优化的CLIP文本编码器,共803M参数,较原有的3B参数模型更为小巧。尽管模型体积小,生成图像质量略为降低,但在快速迭代和特定应用场景中仍有出色表现。amused-256允许在简单数据集上进行快速微调,利用最小计算资源来优化训练效果,非常适合资源有限的快速验证任务。
faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本,适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别,采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型,适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围,为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。
phi-2 - 27亿参数小型语言模型 展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型,在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区,用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成,但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。
pythia-1b-deduped - Pythia模型家族为大规模语言模型的可解释性研究提供了全面支持
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目数据集模型科研语言模型
Pythia Scaling Suite由EleutherAI开发,专注于大规模语言模型可解释性研究,包含16个模型,这些模型使用相同的数据集并提供154个中间检查点,托管于Hugging Face。尽管未专门针对下游性能优化,Pythia模型的表现仍可与OPT和GPT-Neo套件媲美甚至超越,适用于科研和实验用途,并支持进一步微调。
pythia-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能大语言模型开源项目机器学习模型深度学习
Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf - 轻量级通用AI模型支持推理分析与代码生成
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型训练
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf采用GGUF格式实现的轻量级语言模型,具备3.8B参数规模和4K上下文长度支持。该模型在常识理解、数学计算、代码生成等方面表现突出,适合在计算资源受限环境下运行。模型经过安全性优化,可用于英语场景的商业及研究应用。
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