Liste des modèles

Nom du modèle	Description du modèle	Nom ou chemin d'accès du modèle
Grand modèle de spacy	French pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer. Vectors : 500k keys, 500k unique vectors (300 dimensions). (fr_core_news_lg)	fr_core_news_lg
Grand modèle de spacy	English pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer. Vectors : 500k keys, 500k unique vectors (300 dimensions). (fr_core_news_lg)	en_core_web_lg
Modèle basé sur 'Roberta'	English transformer pipeline (roberta-base). Components: transformer, tagger, parser, ner, attribute_ruler, lemmatizer.	en_core_web_trf
Modèle de taille moyenne de spacy	Spanish pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer. Vectors : 500k keys, 20k unique vectors (300 dimensions). (fr_core_news_md)	es_core_news_md
Modèle de taille moyenne de spacy	French pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer. Vectors : 500k keys, 20k unique vectors (300 dimensions). (fr_core_news_md)	fr_core_news_md
Modèle de taille moyenne de spacy	English pipeline optimized for CPU. Components: tok2vec, morphologizer, parser, senter, ner, attribute_ruler, lemmatizer. Vectors : 500k keys, 20k unique vectors (300 dimensions). (fr_core_news_md)	en_core_web_md
Modèle NER Savoirs gpu (test)	Modèle NER spacy sur la base du Transformer (fr) créé à partir de quelques textes annotés de Savoirs avec l'objectif de faire des tests sur Oryx	/home/rails/.local/lib/python3.9/site-packages/savoirs_model_spacy_gpu_trf_fr_text_loc_per
Modèle NER TopEditor Adhoc TRF	Modèle NER créé à partir des textes majoritairement en français et des extraits en espagnol ancien construit à partir du Transformer (fr) de Spacy	/home/rails/.local/lib/python3.9/site-packages/Topeditor_model_spacy_gpu_trf_fr_text_all_ALLcat
Petit modèle de base de spacy	Petit modèle fourni par défault par Spacy pour le Français (fr_core_news_sm)	fr_core_news_sm