transformers.js · Issues· 257 开放

[问题] 4.2.0 版 (2019 年 4 月 23 日) 之后的下一版本的发布计划是什么?

创建引用会话( ) 提醒拒绝的会话承诺, 打破会话后每次创建

onnx-community/OpenMed-PII-SuperClinical: q8 静默返回接近机率的 logits; fp16 和 q4f16 无法加载

[错误] 对编码器-解码器模型,忽略 model_file_name 参数;无法覆盖硬编码的 _quantized 后缀

在一个小型嵌入模型上,WASM 比 WebGPU 快了 ~9.6 倍 - 我们建立了一个开放的基准,以寻找其他哪些地方也是如此

Chrome 153 WebNN API: deviceType: 'webnn-npu' 被拒绝,必须使用 'npu'

对 nvidia/parakeet-tdt 的支持

[performation] Quen3.5-4B (q4f16) 为~3x慢解码+~20x慢解码 TTFT对WebGPU上的Qwen3-4B (transfers.js 4.0.0-next

[WebGPU] WebGPU 解码在 S=2048/4096/6144 时永久性地降低了约 3 倍

在 WebGPU 上, Whisper ASR 流程每 30 秒段丢失约 650 MB 的 GPU 内存(两种 `return_timestamps` 模式)

Unigram 分词器的 CharTrie 占用约 200+ MB 的 RSS (约 166 MB 的 JS 堆) 来处理 XLM-R 规模的词汇表

[WebGPU] embedding gemma-300m-ONNX q4/q8 静默地生成了错误的嵌入（cos ~0 与 WASM 相比）；fp32 正确

@huggingface/transformers.js 4.0.1: onnxruntime-node 1.24.3 不包含 x64 darwin (MacOS) 绑定。

LFM 使用 {%- generation -%}，仅在较新的 jinja 中可找到，而 transformers.js 不使用此变量。

由 JSON 规范指导的输出生成