#Hugging Face

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。

Qwen1.5是Qwen2的测试版，提供多语言支持和32K上下文长度的稳定性，并通过大规模数据预训练和偏好优化，大幅提高了对话模型的人类偏好表现。项目涵盖多种模型尺寸，包括最大110B和MoE架构的14B模型，基于Transformer技术，使用SwiGLU激活和组查询注意，提供强大的文本生成与灵活定制功能。

Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用，显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度，采用GPTQ 4位量化，并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构，具备RoPE和SwiGLU等技术，优化代码生成和处理过程。

Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型，包括更优的IQ-quants，适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序，推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。

项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

emeltal-collection是一个GGUF格式AI模型仓库，集成了Dolphin、DeepSeek Coder等多个开源模型。模型参数规模从1.1B到72B不等，涵盖代码生成和对话等功能。该仓库旨在确保Emeltal项目所需模型的长期可用性，所有模型使用需遵循原始许可协议。

该项目提供了一系列用于Llama-3.1-Nemotron模型的加权和矩阵量化文件，旨在优化模型的性能和运行效率。这些文件在缩小模型尺寸的同时保持了质量，适用于多种场景。用户可依据需求选择适合的量化级别，具体使用说明请参阅指南。项目的成功得益于各方支持和资源，推动了更多高质量量化文件的开发，助力广泛的研究和应用。

Freddie Mercury RVC 700 Epochs项目是一个自动生成的音频转换模型，旨在优化音频处理。该模型以RVC技术为基础，设计用于实现音频转换的增强和高效处理，适用于不同平台和应用的集成。该项目展示了现代音频技术在提升音频处理中的应用，并为音频技术社区提供了一种实用的工具。

该系列模型专为Hugging Face平台优化，支持在GPU和CPU上进行零样本分类，无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练，能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求，可用于多种语言和大范围文本输入，非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅，确保多种使用环境下的合规性。

巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发的土耳其语BERT模型，基于35GB语料库训练而成，涵盖OSCAR、维基百科及OPUS等多个数据集，包含44亿个标记。该模型采用Google TPU v3-8进行200万步训练，完全兼容PyTorch-Transformers框架，可应用于词性标注、命名实体识别等土耳其语自然语言处理任务。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

SeamlessM4T是一款多语言模型，支持101种语言的语音输入、196种语言的文本处理和35种语言的语音输出。它能进行语音到语音、语音到文本、文本到语音及文本到文本的翻译。最新的SeamlessM4T v2在翻译质量和生成速度上均有改善，为需要高效语音处理和文本翻译的场景提供了解决方案。

Funnel Transformer是一款基于自监督学习的预训练英语模型，使用丰富的公共数据集进行训练，类似ELECTRA的目标，通过区分原始与替换标记来学习语言特征。模型不区分大小写字母，适合用于序列分类、标记分类和问答任务。访问模型中心可获取进行特定任务的微调版本。

CamemBERT是基于RoBERTa架构的先进法语语言模型，提供6种版本，参数量范围为110M至335M。模型使用OSCAR、CCNet和维基百科等数据集进行预训练。CamemBERT可与Hugging Face框架无缝集成，支持掩码填充和上下文嵌入特征提取等任务。该模型为法语自然语言处理领域的研究与应用奠定了坚实基础。

SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调，使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者，可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理，展示了Transformer的潜力。

该项目基于mT5-small模型开发的希腊语文本摘要系统，能够自动生成准确的文章摘要。项目已部署于Hugging Face Spaces平台，支持transformers库快速调用，为希腊语内容处理、新闻总结和文档分析等场景提供了专业的自然语言处理解决方案。

该项目结合稳定扩散模型与diffusers，支持文本转图像功能，适合多样化的创意应用场景。利用Hugging Face API生成的样本图像及原作者的演示，展示了其在艺术创作中的潜力与应用价值。

该模型适用于意大利语命名实体识别，通过零样本学习实现对多种实体的识别，无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。

此文本生成模型具备高达128k的上下文支持，由3Simplex负责量化和转换。需在GPT4All v3.1.1环境下运行，适用于多种文本生成任务。该模型仍在测试中，建议用户提供反馈以优化其性能。

MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点，在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法，促进多模态应用发展。

Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置，实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作，包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例，展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。

探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验

该RVC模型通过自动程序生成，适用于特定平台的音频转换需求。在音频处理领域，该模型提供高效且可靠的转换体验，特别适合需要高精度音频转换的用户。

这是一个专为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的bert-base-uncased模型配置文件，包含GaudiConfig完整配置，集成了自定义AdamW实现和梯度裁剪等功能。通过Transformers库标准接口和混合精度训练，可在HPU上实现高性能的模型训练和部署。

该项目利用llama.cpp工具对c4ai-command-r-08-2024模型进行量化，提供多种文件选择以满足不同计算需求。用户可参考下载和使用指南，根据GPU和RAM容量选择合适的量化格式，以优化性能。项目还提供性能图表和I-quant与K-quant选择建议，旨在帮助用户进行有效配置。这些量化文件适合在LM Studio中运行，强调高效推理和广泛适用性。

Transformers模型卡片是一种标准化文档，汇总了AI模型的关键信息。它涵盖了模型的基本属性、应用场景、潜在风险、训练过程和评估结果等方面。通过提供模型架构、数据来源和环境影响等详细信息，模型卡片增强了AI系统的透明度和可解释性，有助于用户更好地理解和应用这些模型。

此页面介绍了一个RVC模型的自动生成库，该库将模型转化为可以在GitHub项目中加载的格式，帮助优化音频到音频处理效率。模型由名为juuxnscrap的机器人生成，旨在提升音质与处理速度，为音频工程师在各类音频任务中提供支持。

该项目提供多种量化文件类型和大小，满足不同用户需求，优化模型性能。用户可在mradermacher的Hugging Face页面获取IQ-quants与静态量化文件。有关GGUF文件的使用，建议查阅TheBloke的说明。本项目通过iMatrix文件，专注于高质量模型的量化，感谢nethype GmbH及nicoboss的硬件支持。

magnum-v4-22b-i1-GGUF项目提供多种基于IMatrix量化技术的模型，满足不同需求。从i1-IQ1_S到i1-Q6_K，文件大小从4.9GB到18.4GB，可在Huggingface下载，并附有使用指南以协助整合。项目感谢nethype GmbH及@nicoboss的技术支持，提升了模型的效率与质量。

这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型，支持生成性稀疏专家技术，兼容vLLM和Hugging Face transformers库，提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而，用户需注意，该模型没有内容审核功能。

Pix2Struct是一个预训练的图像到文本解码模型，旨在提升文档视觉问答的效率，通过解析网页截图实现多领域视觉语言理解的增强。

SONAR_200_text_encoder项目将SONAR多语言编码器移植到transformers格式，支持与官方实现一致的文本嵌入功能，并兼容202种语言，可应用于跨语言的句子相似度计算。通过Python代码示例，用户可以在transformers环境中加载与使用该模型，便捷实现文本向量化表示。该项目为多语言文本编码提供了一种高效可靠的解决方案，适合需要处理多种语言的文本任务。

BeagSake-7B项目通过LazyMergekit工具合并了BeagleSempra-7B和WestBeagle-7B模型，以优化文本生成性能。该项目在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag等多项测试任务中表现优异，通过调整模型合并策略和采用float16精度，有效提升了模型的推理效率。此策略为多种语言理解任务提供了新的技术路径。

MaskFormer采用Swin骨干网络与ADE20k数据集，在语义分割中表现出色。该模型通过预测掩模和标签统一地解决实例、语义及全景分割任务，可通过Hugging Face平台上的预训练模型来深入研究其应用。

mbart-large-cc25是一个多语言预训练模型，支持多种语言的翻译和文本摘要功能，涵盖了英语、中文、德语等多种语言。此模型可以在特定任务中进行微调，相关代码和文档可在PyTorch和Hugging Face上获得。在多语言交互的应用场景中，该模型表现出良好的适应性与功能性。

通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成，CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项，适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式，平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户，并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出，但与Vulcan不兼容，适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。