weixin_72661020
/
Trelis_all-MiniLM-L12-v2-ft
like
0
添加到合集
特征提取
PyTorch
Transformers
英文
Apache License 2.0
NPU
text-embedding
Ascend
model-agent-tagged
模型介绍
文件和版本
Pull Requests
讨论
分析
下载
Notebook 快速开发
Trelis_all-MiniLM-L12-v2-ft:可在昇腾NPU环境快速部署文本嵌入模型，用于特征提取任务。基于HuggingFace transformers框架，支持NPU与CPU精度一致性验证，NPU性能达6.95ms（batch=8，max_length=128）。【此简介由AI生成】 - AtomGit AI社区
原文
Trelis_all-MiniLM-L12-v2-ft
1. 简介
本文档记录在昇腾 NPU（Ascend910）环境的验证结果。
2. 精度评测
指标
值
Top-1 一致性
2/2
Max Logit Diff Ratio
0.000586
Avg KL Divergence
1e-06
结论
PASS
3. 性能参考
NPU: 6.95 毫秒
