DeepSeek-R1-GGUF
unsloth · 工具包
671B 参数 DeepSeek-R1 推理模型的 GGUF 版本,带 1.58-bit 和 2-bit 动态量化,可在内存足够的本机上用 llama.cpp 运行。
打开一个小型 Gradio 应用,标题指向文本情感分析。说明里没有列出模型,所以适合想试用并读简短代码的学习者和开发者。
Sakil_sentiment_analysis_app 是一款工具包,属于研究类,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 Sakil/sakil_sentiment_analysis_app --repo-type space --local-dir sakil_sentiment_analysis_app cd sakil_sentiment_analysis_app
这是 Sakil 做的一个小型 Gradio 应用,只有一个主文件。标题指向情感分析,也就是判断一段文字听起来是正面还是负面。来源没有列出任何模型,也没有给出其他细节。你可以在浏览器里使用,也可以在自己的电脑上运行一份副本。
它适合想试一个小型情感分析页面、并想读一个简短 Gradio 应用怎么搭的学习者和开发者。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 教育 | 自然语言处理的学生 | 试一个情感分析演示并读它的代码 | 打开这个 Space,输入一个句子 |
| 营销 | 分析师 | 快速感受一条短评论的语气 | 粘贴一条评论,读结果 |
| 软件 | Python 开发者 | 读一个简短 Gradio 应用怎样搭起来 | 下载这个 Space,打开 app.py |
如果你需要给成千上万条评论打分,可以跳过它,因为这只是一个没有说明准确率的小型演示页面。
| 用途 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 检查一个句子 | 学习者 | 页面上显示的情感结果 |
| 读代码 | 开发者 | Gradio 页面背后的简短 app.py |
| 改写应用 | 分析师 | 自己做情感分析页面的起点 |
先准备好下面这些东西。
pip install -U huggingface_hub hf download Sakil/sakil_sentiment_analysis_app --repo-type space --local-dir sakil_sentiment_analysis_app cd sakil_sentiment_analysis_app pip install gradio pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,用 Space 页面显示的 Gradio 界面。在自己的电脑上,则在项目文件夹里运行主文件,再在浏览器里打开它提供的页面。
python app.py
你在项目文件夹里运行 python app.py,打开页面并输入一个简短的句子,比如一条商品评论。页面会返回应用在其中判断出的情感。
如果你是新手,先从在线版开始。到这个 Space 里,在安装任何东西之前先试一个短句。之后读一读简短的 app.py,就能明白它怎么工作。
如果你懂这个领域,要注意仓库里只有 README、app.py 和 requirements.txt。来源没有列出模型、标签集或分数,所以请读 app.py 了解情感是怎么判定的。
情感工具可能读错讽刺和混合的观点,来源也没有给出准确率,所以请手动检查结果。
打开一个小型 Gradio 应用,标题指向文本情感分析。说明里没有列出模型,所以适合想试用并读简短代码的学习者和开发者。
由 Sakil 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:这是 Sakil 做的一个小型 Gradio 应用,只有一个主文件。标题指向情感分析,也就是判断一段文字听起来是正面还是负面。来源没有列出任何模型,也没有给出其他细节。你可以在浏览器里使用,也可以在自己的电脑上运行一份副本。
适合谁:它适合想试一个小型情感分析页面、并想读一个简短 Gradio 应用怎么搭的学习者和开发者。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
教育 | 自然语言处理的学生 | 试一个情感分析演示并读它的代码 | 打开这个 Space,输入一个句子
营销 | 分析师 | 快速感受一条短评论的语气 | 粘贴一条评论,读结果
软件 | Python 开发者 | 读一个简短 Gradio 应用怎样搭起来 | 下载这个 Space,打开 app.py
如果你需要给成千上万条评论打分,可以跳过它,因为这只是一个没有说明准确率的小型演示页面。
用在哪里:
用途 | 谁用 | 得到什么
检查一个句子 | 学习者 | 页面上显示的情感结果
读代码 | 开发者 | Gradio 页面背后的简短 app.py
改写应用 | 分析师 | 自己做情感分析页面的起点
如何设置:先准备好下面这些东西。
pip install -U huggingface_hub
hf download Sakil/sakil_sentiment_analysis_app --repo-type space --local-dir sakil_sentiment_analysis_app
cd sakil_sentiment_analysis_app
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,用 Space 页面显示的 Gradio 界面。在自己的电脑上,则在项目文件夹里运行主文件,再在浏览器里打开它提供的页面。
python app.py
示例:你在项目文件夹里运行 python app.py,打开页面并输入一个简短的句子,比如一条商品评论。页面会返回应用在其中判断出的情感。
新手与专家:如果你是新手,先从在线版开始。到这个 Space 里,在安装任何东西之前先试一个短句。之后读一读简短的 app.py,就能明白它怎么工作。
如果你懂这个领域,要注意仓库里只有 README、app.py 和 requirements.txt。来源没有列出模型、标签集或分数,所以请读 app.py 了解情感是怎么判定的。
打开 Space 或运行 app.py
Gradio 页面加载
你输入一些文字
应用判断它的情感
结果显示在页面上
注意事项:情感工具可能读错讽刺和混合的观点,来源也没有给出准确率,所以请手动检查结果。
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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| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| Sakil_sentiment_analysis_app 本页 | 0 | gradio | apache-2.0 | |
| Open VLM Leaderboard共有 gradio | 1,034 | gradio | apache-2.0 | |
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| TTS Spaces Arena共有 gradio | 493 | gradio | zlib | |
| Depth Anything 3共有 gradio | 490 | gradio | cc-by-nc-4.0 | |
| BLIP共有 gradio | 431 | gradio | bsd-3-clause |
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671B 参数 DeepSeek-R1 推理模型的 GGUF 版本,带 1.58-bit 和 2-bit 动态量化,可在内存足够的本机上用 llama.cpp 运行。
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提供 Axion-1.0-35B 的 GGUF 文件,这是一个有约 30 亿激活参数的 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息查找和工具使用。适合配合 llama.cpp 在本地使用。
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