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> If you want to use the model you should try a newer fine-tuned FLAN-T5 version philschmid/flan-t5-base-samsum out socring the BART version with `+6` on `ROGUE1` achieving `47.24`. This model was trained using Amazon SageMaker and the new Hugging Face Deep Learning container. For more information look at: - 🤗 Transformers Documentation: Amazon SageMaker - Example Notebooks - Amazon SageMaker documentation for Hugging Face - Python SDK SageMaker documentation for Hugging Face - Deep Learning Container

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要約
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distilbert-onnx

philschmid

This model is a fine-tune checkpoint of DistilBERT-base-cased, fine-tuned using (a second step of) knowledge distillation on SQuAD v1.1. This model reaches a F1 score of 87.1 on the dev set (for comparison, BERT bert-base-cased version reaches a F1 score of 88.7).

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This model is a fine-tuned version of google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2 on the glue dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 1.7305 - Accuracy: 0.8326 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0007199555649276667 - train_batch_size: 1024 - eval_batch_size: 1024 - seed: 33 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 7 - mixed_precision_training: Native AMP

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unit_test_model

philschmid

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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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