PEERIVOAgents, MCP, models, applications and technologies in one catalog. Owner and license details are updated continuously; unverified conditions are marked.
Owners and publishers: 11274
Модель получает видеозапись и создаёт преобразованную последовательность кадров. Она предназначена для обработки видео; улучшение качества, изменение стиля, восстановление кадров и другие операции зависят от её конкретной специализации. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: MiniMaxAI/MiniMax-H3. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Diffusers.
Модель создаёт изображение по текстовому описанию желаемого результата. На вход передаётся описание, на выходе получается картинка; разрешение, стиль, точность следования инструкции и доступные настройки определяются конкретной моделью и способом запуска.
Модель получает изображение и определяет, к какой из обученных категорий оно относится. Результат содержит метку или оценки классов для картинки целиком; набор распознаваемых категорий задаётся обучением и не подразумевает поиск расположения каждого объекта. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: PyTorch. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель определяет, в каких участках аудиозаписи присутствует речь. Результат позволяет выделять речевые интервалы и отделять их от тишины или других звуков; расшифровка слов и установление личности говорящего в эту задачу не входят. В карточке издателя заявлены языки: телугу, хинди. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: pyannote/segmentation-3.0.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи. В карточке издателя заявлены языки: литовский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: NeMo.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель преобразует речь из аудиозаписи в текстовую расшифровку. На вход подаётся звук, на выходе получается распознанная последовательность слов; поддерживаемые языки, временные метки и разделение говорящих зависят от конкретной модели и не гарантируются названием задачи.
Модель преобразует текст в числовые представления, которые затем можно передать в поиск, сравнение или другой алгоритм обработки. Результат представляет собой признаки, а не готовый ответ пользователю; способ объединения признаков и расчёта сходства выбирается отдельно. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google/embeddinggemma-300m. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX.
Модель совместно обрабатывает изображение и текстовый запрос и выдаёт текстовый результат. Она предназначена для приложений, где ответ зависит от визуального содержимого; распознавание текста, решение задач по диаграммам и другие частные навыки требуют отдельного подтверждения для этой модели.
Модель создаёт видеопоследовательность с учётом исходного изображения. На вход подаётся картинка, на выходе получается последовательность кадров; управление движением, длина ролика и наличие аудиодорожки зависят от конкретной реализации. В карточке издателя заявлены языки: английский. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: Lightricks/LTX-2.5. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью.
Модель преобразует текст в числовые представления, которые затем можно передать в поиск, сравнение или другой алгоритм обработки. Результат представляет собой признаки, а не готовый ответ пользователю; способ объединения признаков и расчёта сходства выбирается отдельно. Издатель пометил продукт как LoRA-адаптер; его использование связано с совместимой базовой моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель размечает отдельные слова или фрагменты входного текста метками. Результат сохраняет связь между меткой и участком текста, что позволяет использовать модель в задачах извлечения сущностей и лингвистической разметки; конкретный набор сущностей и меток определяется обучением. В карточке издателя заявлены языки: английский, болгарский, венгерский, греческий, датский, испанский, итальянский, китайский, латышский, литовский, немецкий, несколько языков, нидерландский, норвежский, польский, португальский, румынский, русский, сербский, словацкий, словенский, украинский, финский, французский, хинди, хорватский, чешский, шведский, эстонский, японский.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В карточке издателя заявлены языки: английский, болгарский, венгерский, греческий, датский, испанский, итальянский, китайский, латышский, литовский, немецкий, несколько языков, нидерландский, норвежский, польский, португальский, румынский, русский, сербский, словацкий, словенский, украинский, финский, французский, хинди, хорватский, чешский, шведский, эстонский, японский. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX. Заявленные форматы файлов модели: ONNX, Safetensors.
Модель превращает написанный текст в звуковую речь. На вход подаётся текст, на выходе получается аудио с его произнесением; язык, голоса, возможность управлять интонацией или клонировать голос требуют отдельного подтверждения для конкретной модели.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: ONNX.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers.
Модель генерирует новый текст по входному тексту: продолжает фразу или документ и возвращает полученную последовательность слов. Это компонент для текстовых приложений; способность вести диалог, писать код или выполнять инструкции зависит от обучения конкретной модели и не следует из самого типа задачи. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.
Модель анализирует фразу, сообщение или документ и присваивает ему категорию. На выходе получаются метки и оценки соответствия классам; набор классов зависит от конкретного обучения, поэтому тип задачи сам по себе не подтверждает распознавание тональности, спама или любой другой определённой категории. В качестве основы или связанной базовой модели издатель указал: google-bert/bert-base-uncased. Для работы с моделью в источнике указаны библиотеки: Transformers. Заявленные форматы файлов модели: Safetensors.