这是带有 ONNX 权重的 https://huggingface.co/cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2，以兼容 Transformers.js。

用法 (Transformers.js)

如果你还没有安装，可以通过 NPM 安装 Transformers.js JavaScript 库：

npm i @xenova/transformers

示例： 使用 Xenova/ms-marco-MiniLM-L-6-v2 进行信息检索。

import { AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification } from '@xenova/transformers';

const model = await AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Xenova/ms-marco-MiniLM-L-6-v2');
const tokenizer = await AutoTokenizer.from_pretrained('Xenova/ms-marco-MiniLM-L-6-v2');

const features = tokenizer(
    ['How many people live in Berlin?', 'How many people live in Berlin?'],
    {
        text_pair: [
            'Berlin has a population of 3,520,031 registered inhabitants in an area of 891.82 square kilometers.',
            'New York City is famous for the Metropolitan Museum of Art.',
        ],
        padding: true,
        truncation: true,
    }
)

const scores = await model(features)
console.log(scores);
// quantized:   [ 8.663132667541504, -11.245542526245117 ]
// unquantized: [ 8.845855712890625, -11.245561599731445 ]

注意：为 ONNX 权重创建单独的仓库是一个临时解决方案，直到 WebML 获得更多关注。如果你想让你的模型支持 Web 端使用，我们建议使用 🤗 Optimum 转换为 ONNX 格式，并按照本仓库的结构组织（将 ONNX 权重放在名为 onnx 的子文件夹中）。