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詳細を見る ↗all-mpnet-base-v2
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詳細を見る ↗bge-base-zh-v1.5
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詳細を見る ↗bge-large-zh-v1.5
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詳細を見る ↗bge-m3
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詳細を見る ↗bge-small-en
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詳細を見る ↗https://huggingface.co/sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2 with ONNX weights to be compatible with Transformers.js. Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named `onnx`).
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詳細を見る ↗e5-small-v2
Xenovahttps://huggingface.co/intfloat/e5-small-v2 with ONNX weights to be compatible with Transformers.js. If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using: Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named `onnx`).
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詳細を見る ↗GIST-small-Embedding-v0
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詳細を見る ↗gte-base
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Xenovahttps://huggingface.co/thenlper/gte-small with ONNX weights to be compatible with Transformers.js. If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using: By default, an 8-bit quantized version of the model is used, but you can choose to use the full-precision (fp32) version by specifying `{ dtype: 'fp32' }` in the `pipeline` function:
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