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You can use this model by installing `torch` or `tensorflow` and Huggingface library `transformers`. And you can use it directly by initializing it like this: Thanks to Google for providing free TPU for the training process and for Huggingface for hosting this model on their servers 😊

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填空与掩码
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kanarya-2b

asafaya

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XLM-RoBERTa finetuned on NER. - **Developed by:** Asahi Ushio - **Shared by [Optional]:** Hugging Face - **Model type:** Token Classification - **Language(s) (NLP):** en - **License:** More information needed - **Related Models:** XLM-RoBERTa - **Parent Model:** XLM-RoBERTa - **Resources for more information:** - GitHub Repo - Associated Paper - Space This model can be used in conjunction with the tner library. The model should not be used to intentionally create hostile or alienating environments for people.

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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