clip-vit-large-patch14-336 模型参数、许可证与获取服务

中文简介

openai/clip-vit-large-patch14-336 是 openai 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 ce19dc912ca5，同步到 11 个文件，文件元数据合计 6.38 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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简体中文（默认）上游原文

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 openai/clip-vit-large-patch14-336 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
openai/clip-vit-large-patch14-336 是 openai 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 ce19dc912ca5，同步到 11 个文件，文件元数据合计 6.38 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：ce19dc912ca5。任务标签：上游卡片所列任务。架构：CLIPModel。库标记：transformers。模型类型字段：clip。上游页面记录的最近更新时间：2022-10-04。

【文件信息】
上游 API 返回 11 个文件，文件元数据合计 6.38 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 6 个、.bin 1 个、.h5 1 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：tf_model.h5（1.59 GB）；pytorch_model.bin（1.59 GB）；tokenizer.json（2.12 MB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 6.38 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

clip-vit-large-patch14-336 This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set: Model description More information needed Intended uses & limitations More information needed Training and evaluation data More information needed Training procedure Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: optimizer: None training_precision: float32 Training results Framework versions Transformers 4.21.3 TensorFlow 2.8.2 Tokenizers 0.12.1

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力，并比较质量、时延和资源消耗。建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：ce19dc912ca5。任务标签：上游卡片所列任务。架构：CLIPModel。库标记：transformers。模型类型字段：clip。上游页面记录的最近更新时间：2022-10-04。

文件说明

上游 API 返回 11 个文件，文件元数据合计 6.38 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.json 6 个、.bin 1 个、.h5 1 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。当前较大的文件包括：tf_model.h5（1.59 GB）；pytorch_model.bin（1.59 GB）；tokenizer.json（2.12 MB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes1.19 KB
config.json4.65 KB
merges.txt512.36 KB
preprocessor_config.json316 B
pytorch_model.bin1.59 GB
README.md1.02 KB
special_tokens_map.json389 B
tf_model.h51.59 GB
tokenizer.json2.12 MB
tokenizer_config.json844 B
vocab.json842.12 KB

硬件建议

仓库文件元数据合计 6.38 GB。实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

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