当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase This is a CoSENT(Cosine Sentence) model: shibing624/text
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本模型是对 vivo-ai/BlueLM-7B-Chat (https://modelscope.cn/models/vivo-ai/BlueLM-7B-Chat) 进行GGUF转换及int4量化
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bert-base-uncased fine-tuned with TextAttack on the rotten_tomatoes dataset This bert-base-uncased m
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Recommendations: Use danbooru tagging for prompts Sampler: "Euler a" at / 30-50 steps Cfg scale: 8 C
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荀子系列大语言模型 随着科技的飞速发展,人工智能已深入到各个领域。为响应古籍活化利用号召,推动大语言模型与古籍处理深度融合,以古籍智能化的研究为目的,本项目推出了一系列古籍处理领域大语言模型:荀子古籍
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Trained on 3d movies from Disney, Pixar, Dreamworks, etc. I've always wanted to make this type of mo
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✅Recommended Settings✅ VAE : vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt➡️None Sampling Method : DPM++ 2M Karr
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该模型当前使用的是默认介绍模版,处于“预发布”阶段,页面仅限所有者可见。 请根据模型贡献文档说明,及时完善模型卡片内容。ModelScope平台将在模型卡片完善后展示。谢谢您的理解。 Clone wi
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Training procedure The following bitsandbytes quantization config was used during training: loadin8
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该模型为 https://github.com/netease-youdao/EmotiVoice 的预训练模型,请配合 EmotiVoice 环境/代码/Docker 运行 Clone with H
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