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
240pytorchtext2image generation
XVERSE-7B-Chat 模型介绍 XVERSE-7B-Chat为XVERSE-7B模型对齐后的版本。 XVERSE-7B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型(Large Langu
230xverse
XVERSE-7B 模型介绍 XVERSE-7B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型(Large Language Model),参数规模为 70 亿,主要特点如下: 模型结构:XVE
210xverse
感谢Linaqruf提供的model card供参考。 Anything V4 欢迎使用Anything V4 - 一个为日本动漫爱好者设计的latent diffusion模型。这个模型旨在仅用少数
330pytorchtext2image generation
感谢Linaqruf提供的model card供参考。 Anything V4 欢迎使用Anything V4 - 一个为日本动漫爱好者设计的latent diffusion模型。这个模型旨在仅用少数
370pytorchtext2image generation
Provided files Name Quant method Size colossal-llama-2-7b-base.Q2_K.gguf Q2_K 2.8 GB coloss
270gguf
from modelscope.outputs import OutputKeys from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.
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Xwin-LM: Powerful, Stable, and Reproducible LLM Alignment Step up your LLM
370pytorch
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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Xwin-LM: Powerful, Stable, and Reproducible LLM Alignment Step up your LLM
230pytorch
模型介绍 zero-shot-classify-SSTuning-XLM-R是达摩院通过自监督微调得到的零样本文本分类模型。 模型骨干是xlm-roberta-base。 具体训练过程请参考这篇论文
270pytorch
Xwin-LM: Powerful, Stable, and Reproducible LLM Alignment Step up your LLM alignment with Xwin
240pytorch
感谢Linaqruf提供的model card供参考。 Anything V4 欢迎使用Anything V4 - 一个为日本动漫爱好者设计的latent diffusion模型。这个模型旨在仅用少数
250pytorchtext2image generation
模型介绍 zero-shot-classify-SSTuning-base是达摩院通过自监督微调得到的零样本文本分类模型。 模型骨干是RoBERTa-base。 具体训练过程请参考这篇论文:Zero
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290pytorch
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