模型介绍
中文整理模型用途
TabFM 是 Google Research 开发的零样本表格基础模型，支持对结构化表格数据进行分类和回归任务，适用于包含数值和类别列的混合数据。无需微调或超参数搜索，训练样本作为上下文传入，单次前向传播即可完成预测。
主要能力
支持二分类和多分类任务（最多10个类别）
支持连续目标的回归任务
零样本推理，无需针对特定数据集进行训练或超参数调优
支持 pandas DataFrame 或 numpy 数组格式输入
输入输出
输入：包含数值列和/或类别列的结构化表格数据
输出：分类预测（最多10个类别）或回归预测值
运行要求
使用 PyTorch 权重
内存占用随训练样本数量增长（所有行作为上下文传入）
适用于最多500个特征的表格；特征非常多的表格可能表现下降
基本用法
通过 HuggingFace Hub API 直接加载模型。仓库提供分类和回归两种检查点：classification/ 用于分类任务（支持最多10个类别），regression/ 用于回归任务。
限制
分类任务最多支持10个类别（架构硬性限制）
内存占用随训练行数增加
针对最多500个特征优化；极宽表格可能表现不佳
性能无法保证在所有数据集上都能达到针对特定任务微调的模型水平
非 Google 官方支持产品
许可证
模型权重采用 TabFM Non-Commerce License v1.0（非商业许可证），源代码基于 Apache 2.0 许可证授权。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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