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说明文档

模型卡片

<!-- 提供模型是什么/做什么的简要摘要。-->

模型详情

模型描述

<!-- 提供模型的更详细摘要。-->

这是一个已推送到 Hub 的 🤗 transformers 模型的模型卡片。此模型卡片已自动生成。

  • 开发者: [更多信息待补充]
  • 资助方 [可选]: [更多信息待补充]
  • 分享者 [可选]: [更多信息待补充]
  • 模型类型: [更多信息待补充]
  • 语言(s) (NLP): [更多信息待补充]
  • 许可证: [更多信息待补充]
  • 基于模型微调 [可选]: [更多信息待补充]

模型来源 [可选]

<!-- 提供模型的基本链接。-->

  • 仓库: [更多信息待补充]
  • 论文 [可选]: [更多信息待补充]
  • 演示 [可选]: [更多信息待补充]

用途

<!-- 说明模型的预期用途,包括模型的预期用户和受模型影响的人群。-->

直接使用

<!-- 本节适用于无需微调或集成到更大生态系统/应用中的模型使用。-->

[更多信息待补充]

下游使用 [可选]

<!-- 本节适用于经过任务微调后的模型使用,或集成到更大生态系统/应用中的情况-->

[更多信息待补充]

超出范围的使用

<!-- 本节说明误用、恶意使用以及模型不适合的用途。-->

[更多信息待补充]

偏见、风险和局限性

<!-- 本节旨在传达技术和社技术限制。-->

[更多信息待补充]

建议

<!-- 本节旨在传达关于偏见、风险和技术局限性的建议。-->

用户(包括直接用户和下游用户)应了解模型的风险、偏见和局限性。需要更多信息以提供进一步建议。

如何开始使用该模型

使用以下代码开始使用该模型。

[更多信息待补充]

训练详情

训练数据

<!-- 此处应链接到数据集卡片,可能包含关于训练数据内容的简短摘要,以及与数据预处理或额外过滤相关的文档。-->

[更多信息待补充]

训练过程

<!-- 这与技术规格密切相关。当相关内容与训练过程有关时,应链接到该部分。-->

预处理 [可选]

[更多信息待补充]

训练超参数

  • 训练机制: [更多信息待补充] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->

速度、大小、时间 [可选]

<!-- 本节提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小(如相关)等信息。-->

[更多信息待补充]

评估

<!-- 本节描述评估协议并提供结果。-->

测试数据、因素和指标

测试数据

<!-- 如可能,此处应链接到数据集卡片。-->

[更多信息待补充]

因素

<!-- 这些是评估 disaggregates 的因素,例如子群体或领域。-->

[更多信息待补充]

指标

<!-- 这些是正在使用的评估指标,最好包含选择原因的描述。-->

[更多信息待补充]

结果

[更多信息待补充]

总结

模型审查 [可选]

<!-- 模型的相关可解释性工作放在此处-->

[更多信息待补充]

环境影响

<!-- 总排放量(以 CO2eq 克为单位)和其他考虑因素,如电力使用,放在此处。相应编辑下面的建议文本-->

碳排放可以使用 Lacoste et al. (2019) 中提出的 机器学习影响计算器 进行估算。

  • 硬件类型: [更多信息待补充]
  • 使用小时数: [更多信息待补充]
  • 云服务商: [更多信息待补充]
  • 计算区域: [更多信息待补充]
  • 碳排放量: [更多信息待补充]

技术规格 [可选]

模型架构和目标

[更多信息待补充]

计算基础设施

[更多信息待补充]

硬件

[更多信息待补充]

软件

[更多信息待补充]

引用 [可选]

<!-- 如果有介绍该模型的论文或博客文章,APA 和 Bibtex 信息应放在本节。-->

BibTeX:

[更多信息待补充]

APA:

[更多信息待补充]

术语表 [可选]

<!-- 如相关,在此部分包含可帮助读者理解模型或模型卡片的术语和计算。-->

[更多信息待补充]

更多信息 [可选]

[更多信息待补充]

模型卡片作者 [可选]

[更多信息待补充]

模型卡片联系方式

[更多信息待补充]

ireema/modell

作者 ireema

audio-classification transformers
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创建时间: 2025-03-11 15:28:06+00:00

更新时间: 2025-03-13 00:42:16+00:00

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文件 (15)

.gitattributes
README.md
config.json
model.safetensors
optimizer.pt
preprocessor_config.json
rng_state.pth
scheduler.pt
special_tokens_map.json
tokenizer_config.json
trainer_state.json
training_args.bin
vocab.json
wav2vec2-emotion-1100.onnx ONNX
wav2vec2-emotion-1100.zip