#Transformers.js

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。

Whisper Web是一个基于机器学习的浏览器端语音识别项目。它利用 Transformers.js 技术，在客户端实现实时语音处理，无需服务器支持。该项目提供在线演示和本地部署选项，并正在开发 WebGPU 支持以提高性能。Whisper Web 展示了 Web 技术在语音识别领域的应用潜力，为开发者提供了一个便捷的语音识别解决方案。

在Transformers.js中实现ONNX权重兼容性，支持进行零样本图像分类，使用模型Xenova/clip-vit-base-patch32。通过简单的npm安装Transformers.js库，利用pipeline API实现图像和标签的高效匹配。此项目旨在为WebML的未来发展提供一个过渡方案，建议将模型转换为ONNX格式以便于网络使用。

此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js，支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式，以满足网页应用需求。本页面提供指南，协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目，获取详细优化支持与结构建议。

该开源项目使用ONNX权重，以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道，用户能够高效计算句子嵌入，实现文本语义分析与快速检索，提升JavaScript环境下的文本处理效率。

Florence-2-base-ft是一个基于ONNX权重的图像识别模型，专门针对Web环境优化。通过Transformers.js框架，该模型能够实现图像描述生成等功能。开发者可以通过JavaScript API将图像分析能力集成到Web应用中，项目提供在线演示展示具体应用效果。

本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库，可以轻松地创建特征提取管道，并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型，同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备，建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。

基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型，集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能，通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。

这是一个基于Llama2架构的轻量级故事生成模型，模型体积仅15M，通过NPM包方式集成到Web应用中。该模型支持灵活的文本长度控制，能生成连贯的故事内容，适合对部署性能和资源消耗有要求的应用场景。开发者可以通过Transformers.js轻松安装并使用pipeline进行文本生成，特别适合需要快速部署的Web应用。

基于ONNX权重实现Transformers.js的兼容性，能够快速执行情感分析。安装Transformers.js库后，即可使用预训练模型进行高效的文本情感分析。这种方法有效提高了模型运行速度，并支持WebML，是JavaScript开发者的重要工具。

该开源项目利用ONNX权重，使Transformers.js库兼容，实现AI模型在网页上的遮罩生成。允许通过JavaScript轻松进行图像处理，支持从模型中加载图像和处理器，使用2D定位点生成遮罩并计算IoU分数。项目提供在线演示，方便用户体验实时图像分割，建议将模型转换为ONNX格式以便于网页使用。