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。
一个 Gradio 应用,用 YOLOv10 模型分析文档的版面,适合想在浏览器或自己电脑上看版面检测效果的人。
YOLOv10 Document Layout Analysis 是一款工具包,属于效率类,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 pip install gradio==4.32.2 pip install -r requirements.txt
YOLOv10 Document Layout Analysis 是一个小型 Gradio 应用,从标题来看,它用 YOLOv10 模型研究文档的版面。版面分析就是找出页面各个部分的位置。仓库里有应用代码和一个 models 文件夹。
适合处理文档、想在动手搭建之前先看看版面检测效果的人。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 文档处理 | 开发者 | 在围绕版面模型搭流程之前先试一试 | 用应用跑一页样例 |
| 计算机视觉 | 学生 | 看 YOLOv10 模型用在文档上的样子 | 打开 Space 测试你选的一页 |
| 数字化 | 档案和记录团队 | 检查版面模型怎么读他们的页面 | 试一页扫描文件里的内容 |
如果你需要用于批量任务的 API,可以跳过它,因为说明里没有提到。
你可以在线使用,也可以在自己的电脑上使用。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试用版面检测 | 好奇的人 | 应用对你提供的一页所做的分析 |
| 本地运行 | 开发者 | 在自己机器上运行的应用副本 |
| 在文档上测试 YOLOv10 | 学生 | 看看模型怎么处理一页 |
托管的应用什么都不用装。本地副本需要 Python 和 pip。
pip install -U huggingface_hub pip install gradio==4.32.2 pip install -r requirements.txt python app.py
先在 它的密钥设置 里填上你自己的值。
在线打开这个 Space,或者用下面的命令启动你的副本。然后用页面上的控件提供一份文档,再看应用返回什么。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| app.py | 用 Python 运行它时启动 Gradio 页面 |
| requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包 |
| models | 仓库里的一个文件夹,放在应用代码旁边 |
你打开 Space,给它一页文档,让 YOLOv10 模型来分析。页面随后会显示模型对这一页版面的发现。
如果你刚接触,先打开 Space 试一页。再试一页版面更复杂的,比较返回的结果。
如果你熟悉这个领域,标题点明了 YOLOv10 是检测器,前端是 Gradio 4.32.2。托管的副本跑在 cpu-basic 硬件上,所以那里的推理在 CPU 上进行。说明里没有给出训练细节或类别列表。
Space 的说明里关于这个应用的内容不多,所以请打开它,亲自看它具体返回什么。
一个 Gradio 应用,用 YOLOv10 模型分析文档的版面,适合想在浏览器或自己电脑上看版面检测效果的人。
由 omoured 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:YOLOv10 Document Layout Analysis 是一个小型 Gradio 应用,从标题来看,它用 YOLOv10 模型研究文档的版面。版面分析就是找出页面各个部分的位置。仓库里有应用代码和一个 models 文件夹。
适合谁:适合处理文档、想在动手搭建之前先看看版面检测效果的人。
Title: 谁会用这个应用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
文档处理 | 开发者 | 在围绕版面模型搭流程之前先试一试 | 用应用跑一页样例
计算机视觉 | 学生 | 看 YOLOv10 模型用在文档上的样子 | 打开 Space 测试你选的一页
数字化 | 档案和记录团队 | 检查版面模型怎么读他们的页面 | 试一页扫描文件里的内容
如果你需要用于批量任务的 API,可以跳过它,因为说明里没有提到。
用在哪里:你可以在线使用,也可以在自己的电脑上使用。
Title: 这个应用适合做什么
Use case | Who | What they get back
在线试用版面检测 | 好奇的人 | 应用对你提供的一页所做的分析
本地运行 | 开发者 | 在自己机器上运行的应用副本
在文档上测试 YOLOv10 | 学生 | 看看模型怎么处理一页
如何设置:托管的应用什么都不用装。本地副本需要 Python 和 pip。
pip install -U huggingface_hub
pip install gradio==4.32.2
pip install -r requirements.txt
python app.py
先在 它的密钥设置 里填上你自己的值。
如何使用:在线打开这个 Space,或者用下面的命令启动你的副本。然后用页面上的控件提供一份文档,再看应用返回什么。
python app.py
Title: 你会接触到的文件
Tool | What it does
app.py | 用 Python 运行它时启动 Gradio 页面
requirements.txt | 列出应用需要的 Python 包
models | 仓库里的一个文件夹,放在应用代码旁边
示例:你打开 Space,给它一页文档,让 YOLOv10 模型来分析。页面随后会显示模型对这一页版面的发现。
新手与专家:如果你刚接触,先打开 Space 试一页。再试一页版面更复杂的,比较返回的结果。
如果你熟悉这个领域,标题点明了 YOLOv10 是检测器,前端是 Gradio 4.32.2。托管的副本跑在 cpu-basic 硬件上,所以那里的推理在 CPU 上进行。说明里没有给出训练细节或类别列表。
打开 Space 或运行 app.py
提供文档中的一页
YOLOv10 模型分析它的版面
你在页面上看到结果
注意事项:Space 的说明里关于这个应用的内容不多,所以请打开它,亲自看它具体返回什么。
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 |
|---|---|---|---|---|
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| Diffusers Image Outpaint共有 gradio | 2,565 | gradio | apache-2.0 |
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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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