Nimble Studio StudioBuilder

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El StudioBuilder de Nimble Studio te ayuda a crear un estudio virtual desde cero. Configura tu estudio creando recursos de red, granja de renderizado y almacenamiento. El proceso de StudioBuilder crea y despliega nuevos recursos.

XLM CLM English-German

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Toma un par de oraciones como entrada y clasifica el par de entrada como 'implicación' o 'no-implicación'. La etiqueta de clase implicación implica que la segunda oración implica la primera oración, y la no-implicación implica que no lo hace. El modelo de Embedding de Texto que está preentrenado en Wikipedia en inglés y alemán devuelve una representación del par de oraciones de entrada. El modelo disponible para implementación se crea adjuntando una capa de clasificación binaria a la salida del modelo de Embedding de Texto, y luego ajustando todo el modelo en [QNLI].

DistilRoBERTa Base

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Toma un par de oraciones como entrada y clasifica el par de entrada como 'implicación' o 'no-implicación'. La etiqueta de clase implicación implica que la segunda oración implica la primera oración, y la no-implicación implica que no lo hace. El modelo de Embedding de Texto que está preentrenado en texto en inglés devuelve una representación del par de oraciones de entrada.

MobileNet V1 1.00 160

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Toma una imagen como entrada y clasifica la imagen en una de las múltiples clases. El modelo disponible para implementación está preentrenado en ImageNet, que comprende imágenes de diferentes clases. El modelo predice clases, incluida la clase adicional para el fondo. TensorFlow, el logotipo de TensorFlow y cualquier marca relacionada son marcas comerciales de Google Inc.

ShuffleNet V2

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Toma una imagen como entrada y clasifica la imagen en una de las múltiples clases. El modelo disponible para el despliegue está preentrenado en ImageNet, que comprende imágenes de diferentes clases. PyTorch, el logotipo de PyTorch y cualquier marca relacionada son marcas comerciales de Facebook, Inc.