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。
围绕 skt/kogpt2-base-v2 韩语语言模型的 Gradio 应用,权重就放在 Space 里。适合想试用小型韩语文本模型或看看它怎么打包的人。
KoGPT2 Korean Finetuning 是一款工具包,属于写作类,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 AD-Styles/kogpt2-korean-finetuning --repo-type space --local-dir kogpt2-korean-finetuning cd kogpt2-korean-finetuning
KoGPT2 Korean Finetuning 是围绕韩语 GPT-2 语言模型 skt/kogpt2-base-v2 的 Gradio 应用。模型文件就放在仓库里,有配置文件、分词器和 model.safetensors 权重文件。README 唯一的一行是名字 kogpt2-korean-movie-review,它指向韩语影评文本。
想在浏览器里试用小型韩语文本模型的人,以及想看微调模型怎么打包进 Space 的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 语言技术 | 韩语 NLP 开发者 | 试用一个小型韩语语言模型 | 打开页面,输入一句韩语提示词 |
| 教育 | 学生 | 研究微调模型是怎么打包的 | 对照权重和分词器文件阅读 app.py |
| 媒体 | 爱好者 | 看看影评模型会写什么 | 用一句简短的开头试试页面 |
如果你需要其他语言的模型,可以跳过它,因为这个是韩语的。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试用模型 | 爱好者 | 模型生成的韩语文本,按页面的方式显示 |
| 研究打包方式 | 开发者 | 一个在应用旁边带有权重、配置和分词器文件的仓库 |
pip install -U huggingface_hub hf download AD-Styles/kogpt2-korean-finetuning --repo-type space --local-dir kogpt2-korean-finetuning cd kogpt2-korean-finetuning pip install gradio==6.12.0 pip install -r requirements.txt
打开这个 Space 的页面,使用页面上显示的控件。来源没有列出更多步骤。在自己的电脑上,先启动应用,再打开它提供的页面。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| python app.py | 在你自己的电脑上启动应用 |
你打开页面,输入一小句韩语。模型会接着往下写,页面显示它写出的文字。来源没有展示真实的运行,所以你得到的结果可能不同。
如果你是新手,先打开这个 Space,试一句简短的韩语。这样的小模型容易跑题,所以提示词要短。
对专家来说,权重就在 Space 里,所以本地下载会包含它们。基础模型是 skt/kogpt2-base-v2,仓库里的 generation_config.json 保存采样设置。这个 Space 跑在 Hugging Face 的基础 CPU 硬件上,所以回复会比较慢。
围绕 skt/kogpt2-base-v2 韩语语言模型的 Gradio 应用,权重就放在 Space 里。适合想试用小型韩语文本模型或看看它怎么打包的人。
由 AD-Styles 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:KoGPT2 Korean Finetuning 是围绕韩语 GPT-2 语言模型 skt/kogpt2-base-v2 的 Gradio 应用。模型文件就放在仓库里,有配置文件、分词器和 model.safetensors 权重文件。README 唯一的一行是名字 kogpt2-korean-movie-review,它指向韩语影评文本。
适合谁:想在浏览器里试用小型韩语文本模型的人,以及想看微调模型怎么打包进 Space 的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
语言技术 | 韩语 NLP 开发者 | 试用一个小型韩语语言模型 | 打开页面,输入一句韩语提示词
教育 | 学生 | 研究微调模型是怎么打包的 | 对照权重和分词器文件阅读 app.py
媒体 | 爱好者 | 看看影评模型会写什么 | 用一句简短的开头试试页面
如果你需要其他语言的模型,可以跳过它,因为这个是韩语的。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
在线试用模型 | 爱好者 | 模型生成的韩语文本,按页面的方式显示
研究打包方式 | 开发者 | 一个在应用旁边带有权重、配置和分词器文件的仓库
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download AD-Styles/kogpt2-korean-finetuning --repo-type space --local-dir kogpt2-korean-finetuning
cd kogpt2-korean-finetuning
pip install gradio==6.12.0
pip install -r requirements.txt
如何使用:打开这个 Space 的页面,使用页面上显示的控件。来源没有列出更多步骤。在自己的电脑上,先启动应用,再打开它提供的页面。
python app.py
Tool | What it does
python app.py | 在你自己的电脑上启动应用
示例:你打开页面,输入一小句韩语。模型会接着往下写,页面显示它写出的文字。来源没有展示真实的运行,所以你得到的结果可能不同。
新手与专家:如果你是新手,先打开这个 Space,试一句简短的韩语。这样的小模型容易跑题,所以提示词要短。
对专家来说,权重就在 Space 里,所以本地下载会包含它们。基础模型是 skt/kogpt2-base-v2,仓库里的 generation_config.json 保存采样设置。这个 Space 跑在 Hugging Face 的基础 CPU 硬件上,所以回复会比较慢。
打开 Space 或运行 app.py
输入韩语提示词
模型生成文本
文字显示在页面上
注意事项:
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 4 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。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
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在你自己的设备上用压缩到 1.25 比特的 1.8B 模型进行 33 种语言之间的翻译,GGUF 文件约 440 MB,适用于 llama.cpp。适合给应用加入离线翻译的开发者。
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用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型,对整本书长度的文字做摘要、问答和续写,支持英语和日语。适合处理长文档的人。