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MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx

ONNX格式的零样本分类基础模型

转换Hugging Face库模型GithubONNX开源项目Huggingface

该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式，旨在增强推理性能和部署灵活性，借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景，在零样本分类中，无需大量手动标注数据，便可实现有效的文本分类，适合各类语言处理任务。

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介绍相关项目
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。
transformers.js - 浏览器端运行先进机器学习模型的JavaScript库
GithubONNX RuntimeTransformers.js开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
Transformers.js是一个JavaScript库，可在浏览器中直接运行Hugging Face的Transformers模型，无需服务器。该库支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务，使用ONNX Runtime执行模型。它的设计与Python版Transformers功能相同，提供简单API运行预训练模型，并支持将自定义模型转换为ONNX格式。
tf_mobilenetv3_large_075.in1k - MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV3图像分类开源项目模型深度学习特征图提取
该模型为MobileNet-v3图像分类模型，基于ImageNet-1k数据集在Tensorflow上训练，并由Ross Wightman移植至PyTorch实现。使用224x224图像，拥有4.0百万参数和0.2 GMACs的效率。提供代码示例，帮助实现图像分类、特征提取和图像嵌入。更详细的比较信息可于timm项目页面查阅。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型，通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外，该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数，ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现，ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入，适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务，并可通过微调进一步提升性能。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架，统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练，并在24个任务中进行评估，展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
bert-kor-base - BERT韩语基础模型助力自然语言处理任务
BERTGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型自然语言处理韩语模型预训练模型
bert-kor-base是一个韩语BERT基础模型，利用70GB韩语文本和42000个小写子词训练而成。该模型可应用于文本分类、命名实体识别、问答系统等韩语自然语言处理任务。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。GitHub项目页面提供了详细的性能评估和与其他韩语模型的对比，为相关研究和应用开发提供参考。
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