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Xenovahttps://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-base 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 ↗multilingual-e5-large
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詳細を見る ↗multilingual-e5-small
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詳細を見る ↗nomic-embed-text-v1
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詳細を見る ↗Med-KEBERT
xmcmic基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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詳細を見る ↗ai-recruitment-embedder-v3
XuanTruong03基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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xushijieWithout sentence-transformers, you can use the model like this: First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings. Kuenneth, C., Ramprasad, R. polyBERT: a chemical language model to enable fully machine-driven ultrafast polymer informatics. Nat Commun 14, 4099 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-39868-6
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詳細を見る ↗RTriever-4B
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