We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Das Confrontation-Update für Warhammer 40K: Space Marine 2 bringt zwei PvP-Maps, einen neuen Gegnertyp, zusätzliche Heroic-Waffen und mehr.

Wuchang: Fallen Feathers salió con buenas críticas, pero en cuanto a rendimiento.. Bueno, digamos que dejó bastante que desear. Especialmente para quienes

This issue? github.com/StartHua/Comfyui_CXH_joy_caption #### OSError: Error no file named pytorch_model.bin, model.safetensors, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_model.msgpack found in directory E:/comfyui/models/clip\siglip-so400m-patch14-384. opened 05:04PM - 12 Sep 24 UTC closed 05:06PM - 12 Sep 24 UTC qw381523977 !image665e3534)

It seems that this can be avoided by explicitly specifying a task (to one of the supported tasks). github.com/huggingface/optimum #### OPTIMUM Onnx Exporter for openai/clip-vit-large-patch14 model opened 10:24AM - 12 Jul 24 UTC antje2233 onnx ### Feature request I wonder if the task text-classification can to be supporte…d in the ONNX export for clip? Ich want to use the openai/clip-vit-large-path14 model for zero-shot image classification (classification of images without pretraining based on given candidate labels) but I get the following error: ValueError Traceback (most recent call last) File /home/danne00a/ZablageBlazeG/ZeroShotClassification/zeroshotclassifier.py:2 1 #%% ----> 2 ort_model = ORTModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint, export=True) File ~/mambaforge/envs/ZeroShot_Mamba_env/lib/python3.11/site-packages/optimum/onnxruntime/modeling_ort.py:669, in ORTModel.from_pretrained(cls, model_id, export, force_download, use_auth_token, cache_dir, subfolder, config, local_files_only, provider, session_options, provider_options, use_io_binding, **kwargs) 620 @classmethod 621 @add_start_docstrings(FROM_PRETRAINED_START_DOCSTRING) 622 def from_pretrained( (...) 636 **kwargs, 637 ): 638 """ 639 provider (`str`, defaults to `"CPUExecutionProvider"`): 640 ONNX Runtime provider to use for loading the model. See https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/ for (...) 667 `ORTModel`: The loaded ORTModel model. 668 """ --> 669 return super().from_pretrained( 670 model_id, 671 export=export, 672 force_download=force_download, 673 use_auth_token=use_auth_token, 674 cache_dir=cache_dir, ... 274 ) 276 # TODO: Fix in Transformers so that SdpaAttention class can be exported to ONNX. `attn_implementation` is introduced in Transformers 4.36. 277 if model_type in SDPA_ARCHS_ONNX_EXPORT_NOT_SUPPORTED and _transformers_version >= version.parse("4.35.99"): ValueError: Asked to export a clip model for the task text-classification, but the Optimum ONNX exporter only supports the tasks feature-extraction, zero-shot-image-classification for clip. Please use a supported task. Please open an issue at https://github.com/huggingface/optimum/issues if you would like the task text-classification to be supported in the ONNX export for clip. ### Motivation I'm struggling with the sioze of the openai/clip-vit-large-patch14 model, thus I want to convert it to OPTIMUM onnx! ### Your contribution no ideas so far..

2025年1月にリリースされたRU23.7において、ONNXフォーマットを使ったDB内Embeddingで画像を扱えるようになりました。一方で、画像のEmbeddingに対応したモデルを23ai向けにONNXエクスポートするには、OML4Py 2.1以上が必要となっています。そのOML4Py 2.1はRU23.7がリリースされた時点で未だ公開されていなかったのですが、やっと先日使えるようになりました。という訳で早速、画像のDB内Embeddingを試すべく、せっかくなのでマルチモーダルEmbeddingモデルの clip-vit-large-patch14 を使って動作確認してみました。 なお、今回は OCI BaseDB の RU23.7 を使いました。またマルチモーダル検索の動作確認にはAPEXで作った簡易アプリを利用しています。以下のようにテキストで画像を検索するように実装しました。 また画像で画像を検索する機能も試してみました。 本検証用アプリはこちらからエクスポートしたファイルを取得できます。 検証用の画像は kaggle にて CC0: Public Domain で公開されている以下データセットを使用しました。 以降は検証手順のメモです。 検証手順 OML4Py 2.1のインストール OML4Pyに必要なOSパッケージをインストール $ sudo su - ## 不足パッケージの確認 $ rpm -qa perl-Env $ rpm -qa libffi-devel $ rpm -qa openssl $ rpm -qa openssl-devel $ rpm -qa tk-devel $ rpm -qa xz-devel $ rpm -qa zlib-devel $ rpm -qa bzip2-devel $ rpm -qa readline-devel $ rpm -qa libuuid-devel $ rpm -qa ncurses-devel ## 不足分をインストール $ yum install perl-Env libffi-devel tk-devel bzip2-devel readline-devel libuuid-devel ncurses-devel …