Release MetaEmbed model checkpoints on Hugging Face
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 32/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- huggingface, python
調査の方向性
リンクされている Hugging Face のモデルアップロードガイドから始め、リポジトリに既存するモデルとチェックポイントのエントリーポイントを調査します。実装では transformers が使用されていることに注意してください。Qwen2.5 や Llama 3.2 Vision のバリアントなど、要求された MetaEmbed チェックポイントが、model-card メタデータと paper ページへのリンク付きで Hugging Face にホストされていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi @MrZilinXiao 🤗
I'm Niels and work as part of the open-source team at Hugging Face. I discovered your work through Hugging Face's daily papers as yours got featured: https://huggingface.co/papers/2509.18095.
The paper page lets people discuss about your paper and lets them find artifacts about it (your models for instance), you can also claim the paper as yours which will show up on your public profile at HF, add Github and project page URLs.
I saw that you've released the code for the MetaEmbed framework on GitHub, which is fantastic! I noticed you achieved state-of-the-art results on MMEB and ViDoRe with models scaling up to 32B.
Would you like to host the pre-trained MetaEmbed model checkpoints (e.g., the Qwen2.5 and Llama 3.2 Vision variants) on https://huggingface.co/models?
Hosting on Hugging Face will give your work more visibility and enable better discoverability. We can add specific metadata tags (like visual-document-retrieval) in the model cards so that people find the models easier, and directly link them to the paper page.
If you're down, leaving a guide here. Since your implementation leverages transformers, users would be able to load your models seamlessly.
After uploaded, we can also link the models to the paper page (read here) so people can discover your work.
You can also build a demo for your model on Spaces, we can provide you a ZeroGPU grant, which gives you A100 GPUs for free.
Let me know if you're interested/need any guidance :)
Kind regards,
Niels
- 主要言語
- Python
- スター
- 23
- フォーク
- 2
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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