GPT
הוספת כלי
S

siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit

קוד פתוח

HuggingFaceM4apache-2.02024-01-30

  • transformers
  • safetensors
  • siglip
  • zero-shot-image-classification
  • custom_code

siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit הוא מודל בקוד פתוח מאת HuggingFaceM4, למשימת zero-shot-image-classification. הכל בעמוד הזה נקרא מ־Hugging Face ב־2026-09-17.

  • 883Mפרמטרים
  • 3.3 GBמשקל הקבצים
  • 388הורדות בחודש
  • 54לייקים

מה זה

הוא בנוי בארכיטקטורת SiglipModel, עם 883M פרמטרים. המשקלים נשמרו ב־float32.

במאגר 10 קבצים במשקל 3.3 GB סך הכול. הרישיון המדווח הוא apache-2.0, ושם של רישיון הוא לא תחליף לקריאה שלו. המספרים בעמוד נקראו מ־Hugging Face ב־2026-09-17.

שאלות
נפוצות

מה זה siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit?

siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit הוא מודל בקוד פתוח מאת HuggingFaceM4, למשימת zero-shot-image-classification. הוא פורסם ב־Hugging Face ב־2024-01-30.

מה הרישיון של siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit?

הרישיון המדווח הוא apache-2.0. רישיון קובע מה מותר לעשות עם המודל מסחרית, ולכן כדאי לקרוא אותו ולא להסתפק בשם.

כמה משתמשים ב־siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit?

388 הורדות ו־54 לייקים לפי Hugging Face. מספרי הורדה מודדים שימוש אוטומטי לא פחות מאשר אנושי, אז הם סימן לפופולריות ולא מדד איכות.

איך מריצים

הפקודה למטה מושכת את המודל ישירות מ־Hugging Face. אין צורך להוריד קובץ ידנית.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("zero-shot-image-classification", model="HuggingFaceM4/siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

10 קבצים במאגר, 3.3 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון המדווח הוא apache-2.0. שם של רישיון הוא לא תחליף לקריאה שלו, במיוחד כשמדובר במוצר מסחרי.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗