anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
一个用 Microsoft AutoGen 做的 Gradio 演示,让多个 AI 智能体一起完成编程任务。可以在 Hugging Face 的浏览器里用,也可以在自己的电脑上跑一份。
Multi-Agent AI - Coding 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 bstraehle/multi-agent-ai-autogen-coding --repo-type space --local-dir multi-agent-ai-autogen-coding cd multi-agent-ai-autogen-coding
这个 Space 是一个 Gradio 演示,展示用 Microsoft AutoGen 搭建的多智能体方案,面向编程。智能体逻辑在 multi_agent.py 里,你使用的页面是 app.py。它可以在 Hugging Face 的浏览器里运行,也可以在你自己的电脑上运行。
适合想在自己动手之前,先看一个小型 AutoGen 多智能体示例的开发者。研究智能体系统的学生可以读这两个 Python 文件,了解各部分是怎么连起来的。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 软件 | 开发者 | 在浏览器里试一个多智能体编程演示 | 给智能体一个小的编程任务,再看返回的结果 |
| 教育 | 学 AI 智能体的学生 | 阅读 AutoGen 智能体是怎么连起来的 | 把 multi_agent.py 和 app.py 放在一起读 |
| 研究 | 智能体研究者 | 当作一个可改造的小基础 | 复制这个 Space,再改掉智能体的设置 |
如果你想要一个放在编辑器里的完整编程助手,可以跳过它。
| 用途 | 适合谁 | 你得到什么 |
|---|---|---|
| 试一个多智能体编程演示 | 开发者 | 由多个智能体一起得出的结果 |
| 研究一个 AutoGen 示例 | 学生 | 两个可以阅读的简短 Python 文件 |
在线使用什么都不用准备。在自己的电脑上跑,需要准备一点东西。
pip install -U huggingface_hub hf download bstraehle/multi-agent-ai-autogen-coding --repo-type space --local-dir multi-agent-ai-autogen-coding cd multi-agent-ai-autogen-coding pip install gradio==5.31.0 pip install -r requirements.txt python app.py
在线使用时,打开这个 Space 的页面,直接在里面操作。在自己的电脑上,就在项目文件夹里运行下面这条命令,再打开 Gradio 显示的页面。
python app.py
你打开应用,给它一个编程任务。AutoGen 智能体一起处理这个任务,应用会显示它们产出的结果。
如果你是新手,先打开这个 Space 的页面,试一个简单的编程请求。不用安装任何东西,你就能看到几个智能体分担同一项工作。
如果你熟悉这个领域:仓库只有四个文件,智能体逻辑和 Gradio 页面是分开的。来源没有说智能体调用哪个模型服务,也没有说有多少个智能体,所以在依赖它之前,先读一读 multi_agent.py。
来源说得很少,所以请自己检查智能体的产出。
一个用 Microsoft AutoGen 做的 Gradio 演示,让多个 AI 智能体一起完成编程任务。可以在 Hugging Face 的浏览器里用,也可以在自己的电脑上跑一份。
由 bstraehle 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:这个 Space 是一个 Gradio 演示,展示用 Microsoft AutoGen 搭建的多智能体方案,面向编程。智能体逻辑在 multi_agent.py 里,你使用的页面是 app.py。它可以在 Hugging Face 的浏览器里运行,也可以在你自己的电脑上运行。
适合谁:适合想在自己动手之前,先看一个小型 AutoGen 多智能体示例的开发者。研究智能体系统的学生可以读这两个 Python 文件,了解各部分是怎么连起来的。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 开发者 | 在浏览器里试一个多智能体编程演示 | 给智能体一个小的编程任务,再看返回的结果
教育 | 学 AI 智能体的学生 | 阅读 AutoGen 智能体是怎么连起来的 | 把 multi_agent.py 和 app.py 放在一起读
研究 | 智能体研究者 | 当作一个可改造的小基础 | 复制这个 Space,再改掉智能体的设置
如果你想要一个放在编辑器里的完整编程助手,可以跳过它。
用在哪里:
用途 | 适合谁 | 你得到什么
试一个多智能体编程演示 | 开发者 | 由多个智能体一起得出的结果
研究一个 AutoGen 示例 | 学生 | 两个可以阅读的简短 Python 文件
如何设置:在线使用什么都不用准备。在自己的电脑上跑,需要准备一点东西。
pip install -U huggingface_hub
hf download bstraehle/multi-agent-ai-autogen-coding --repo-type space --local-dir multi-agent-ai-autogen-coding
cd multi-agent-ai-autogen-coding
pip install gradio==5.31.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在线使用时,打开这个 Space 的页面,直接在里面操作。在自己的电脑上,就在项目文件夹里运行下面这条命令,再打开 Gradio 显示的页面。
python app.py
示例:你打开应用,给它一个编程任务。AutoGen 智能体一起处理这个任务,应用会显示它们产出的结果。
新手与专家:如果你是新手,先打开这个 Space 的页面,试一个简单的编程请求。不用安装任何东西,你就能看到几个智能体分担同一项工作。
如果你熟悉这个领域:仓库只有四个文件,智能体逻辑和 Gradio 页面是分开的。来源没有说智能体调用哪个模型服务,也没有说有多少个智能体,所以在依赖它之前,先读一读 multi_agent.py。
打开 Space,或在本地运行 app.py
你给应用一个编程任务
AutoGen 智能体一起处理
应用显示结果
注意事项:来源说得很少,所以请自己检查智能体的产出。
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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