Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
Ultimate RVC 项目的一个 Gradio 应用,用于语音转换、音源分离、特征提取和训练,可以在线运行,也可以用 Python 3.12.7 在你的电脑上运行。
Ultimate RVC 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download JackismyShephard/ultimate-rvc --repo-type space --local-dir ultimate-rvc cd ultimate-rvc
Ultimate RVC 是 JackismyShephard 的一个 Gradio 应用,以 The Ultimate RVC Project 的名字发布在 Hugging Face Space 上。它涵盖语音转换、音源分离、特征提取和训练。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上,所以重活会很慢。
适合处理人声音频、想试语音转换或音源分离的人,也适合想阅读或自己运行应用文件的开发者。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 音频制作 | 音频剪辑师 | 对音频做语音转换或音源分离 | 把一段录音拆成各自独立的音源 |
| 机器学习 | 音频开发者 | 使用训练和特征提取功能 | 为一个声音模型发起一次训练 |
| 软件开发 | Gradio 开发者 | 下载文件,阅读 app.py | 研究多功能音频应用是怎么接起来的 |
如果你需要快速出结果,就别用在线 Space,因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的。
Ultimate RVC 可以在这些地方运行。
| 用途 | 谁用 | 能得到什么 |
|---|---|---|
| 转换声音 | 音频用户 | 声音被转换后的音频 |
| 分离音源 | 音频剪辑师 | 被拆成各个音源的录音 |
| 训练模型 | 机器学习开发者 | 长时间运行之后得到的声音模型 |
在线使用只需要一个浏览器。想放一份本地副本,要先准备几样东西。
pip install -U huggingface_hub hf download JackismyShephard/ultimate-rvc --repo-type space --local-dir ultimate-rvc cd ultimate-rvc pip install gradio==5.49.1 pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,打开 Space 页面,开始一个任务。重活要排队,所以你可能排在其他用户后面。在自己的电脑上,就在这个文件夹里用下面的命令启动应用。
python app.py
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| Voice conversion | 改变音频里的声音 |
| Source separation | 把音频拆成各个音源 |
| Feature extraction | 从音频里提取特征 |
| Training | 训练一个模型,耗时最长 |
| python app.py | 从主文件启动 Gradio 应用 |
你打开这个 Space,对一个音频文件开始一次语音转换。因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的,结果出来之前你可能要排在其他用户后面。
如果你是新手,先打开 Space 页面,试最轻的那个任务。训练最慢,留给装有 GPU 的本地副本去做。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 是一个把计算量大的请求一个接一个排队处理的前端。带受支持 GPU 的本地副本,或者 Colab 笔记本,处理速度快得多。仓库很小,只有一个应用文件和一份依赖列表,本地副本固定使用 Gradio 5.49.1。
你的 Hugging Face 账号和套餐,决定你能否复制这个 Space,以及能给它配什么硬件。
Ultimate RVC 项目的一个 Gradio 应用,用于语音转换、音源分离、特征提取和训练,可以在线运行,也可以用 Python 3.12.7 在你的电脑上运行。
由 JackismyShephard 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Ultimate RVC 是 JackismyShephard 的一个 Gradio 应用,以 The Ultimate RVC Project 的名字发布在 Hugging Face Space 上。它涵盖语音转换、音源分离、特征提取和训练。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上,所以重活会很慢。
适合谁:适合处理人声音频、想试语音转换或音源分离的人,也适合想阅读或自己运行应用文件的开发者。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
音频制作 | 音频剪辑师 | 对音频做语音转换或音源分离 | 把一段录音拆成各自独立的音源
机器学习 | 音频开发者 | 使用训练和特征提取功能 | 为一个声音模型发起一次训练
软件开发 | Gradio 开发者 | 下载文件,阅读 app.py | 研究多功能音频应用是怎么接起来的
如果你需要快速出结果,就别用在线 Space,因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的。
用在哪里:Ultimate RVC 可以在这些地方运行。
用途 | 谁用 | 能得到什么
转换声音 | 音频用户 | 声音被转换后的音频
分离音源 | 音频剪辑师 | 被拆成各个音源的录音
训练模型 | 机器学习开发者 | 长时间运行之后得到的声音模型
如何设置:在线使用只需要一个浏览器。想放一份本地副本,要先准备几样东西。
pip install -U huggingface_hub
hf download JackismyShephard/ultimate-rvc --repo-type space --local-dir ultimate-rvc
cd ultimate-rvc
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,打开 Space 页面,开始一个任务。重活要排队,所以你可能排在其他用户后面。在自己的电脑上,就在这个文件夹里用下面的命令启动应用。
python app.py
工具 | 作用
Voice conversion | 改变音频里的声音
Source separation | 把音频拆成各个音源
Feature extraction | 从音频里提取特征
Training | 训练一个模型,耗时最长
python app.py | 从主文件启动 Gradio 应用
示例:你打开这个 Space,对一个音频文件开始一次语音转换。因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的,结果出来之前你可能要排在其他用户后面。
新手与专家:如果你是新手,先打开 Space 页面,试最轻的那个任务。训练最慢,留给装有 GPU 的本地副本去做。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 是一个把计算量大的请求一个接一个排队处理的前端。带受支持 GPU 的本地副本,或者 Colab 笔记本,处理速度快得多。仓库很小,只有一个应用文件和一份依赖列表,本地副本固定使用 Gradio 5.49.1。
打开 Space 或运行 app.py
在应用里开始一个任务
重活一个接一个排队
结果返回
注意事项:你的 Hugging Face 账号和套餐,决定你能否复制这个 Space,以及能给它配什么硬件。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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