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。
一个演示:你上传一段动物声音的音频,在聊天里就它提问。它运行 NatureLM-audio 模型,在浏览器中打开,无需安装。
NatureLM-Audio 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 EarthSpeciesProject/NatureLM-Audio --repo-type space --local-dir NatureLM-Audio cd NatureLM-Audio
NatureLM-Audio 是 NatureLM-audio 模型的演示 Space。你上传一个包含动物发声的音频文件,在聊天里就它提问。它面向生物声学数据,比如野外录制的动物叫声。
处理动物录音的研究者和学生会从中得到最多。README 没有点名任何客户,所以下面几行是根据演示功能做的判断。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 研究 | 生物声学研究者 | 就野外录音向模型提问 | 上传一段录音,问它听到了什么 |
| 保护 | 野生动物监测团队 | 在详细分析之前先对录音有个初步了解 | 把片段发给专家之前先检查一下 |
| 教育 | 生物老师和学生 | 用日常语言提问来探索动物声音 | 问一小段音频里有什么 |
| 软件 | 音频模型开发者 | 看看围绕音频模型的聊天界面是怎么搭的 | 阅读仓库里的 app.py |
如果你想分析语音或音乐,可以跳过它,因为 README 讲的是动物发声。
你可以在 Hugging Face 的浏览器标签页中使用它,也可以在自己的电脑上用 Docker 构建一份副本。
| 用途 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 就动物录音提问 | 研究者 | 聊天里对你上传的音频给出的回答 |
| 免安装试用模型 | 任何有浏览器的人 | 一个可用的演示,首次使用时加载模型 |
| 运行 Docker 副本 | 开发者 | 在自己机器的 7860 端口上运行的应用 |
在线使用什么都不用装。本地副本需要 Docker 和带 pip 的 Python,因为仓库通过 Dockerfile 构建。
pip install -U huggingface_hub hf download EarthSpeciesProject/NatureLM-Audio --repo-type space --local-dir NatureLM-Audio cd NatureLM-Audio docker build -t naturelm-audio .
记录里写明的模型名称以 private 结尾,所以本地副本可能无法加载它。README 说这时应用会以演示模式运行。
打开 Space 页面,上传一个有动物声音的音频文件,在聊天里输入你的问题。模型在首次使用时加载,可能要几分钟,之后的提问会更快。在本地副本上,启动容器,然后在浏览器里打开 7860 端口。
docker run -it -p 7860:7860 naturelm-audio
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| 音频上传 | 接收包含动物发声的文件 |
| 聊天 | 你就音频提问的地方 |
| 演示模式 | 模型加载失败时应用运行的模式 |
上传一段森林里的短录音,然后问:"What animal sounds are in this clip?" 聊天会就这段音频作答。README 没有给出示例回答,所以请自己听一听片段来判断回复对不对。
先用一段你很熟悉的短片段,比如单独一声鸟叫,问一个简单的问题。这样你就能判断答案对不对。第一次提问时要等一会儿,因为模型在加载。
应用采用延迟加载,在第一次交互时才加载模型,而不是在启动时加载,以避免在 Hugging Face Spaces 上超时,之后模型会一直保持加载。这个 Space 通过 Dockerfile 构建,监听 7860 端口,在 a100-large 硬件上运行。
一个演示:你上传一段动物声音的音频,在聊天里就它提问。它运行 NatureLM-audio 模型,在浏览器中打开,无需安装。
由 EarthSpeciesProject 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:NatureLM-Audio 是 NatureLM-audio 模型的演示 Space。你上传一个包含动物发声的音频文件,在聊天里就它提问。它面向生物声学数据,比如野外录制的动物叫声。
适合谁:处理动物录音的研究者和学生会从中得到最多。README 没有点名任何客户,所以下面几行是根据演示功能做的判断。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 生物声学研究者 | 就野外录音向模型提问 | 上传一段录音,问它听到了什么
保护 | 野生动物监测团队 | 在详细分析之前先对录音有个初步了解 | 把片段发给专家之前先检查一下
教育 | 生物老师和学生 | 用日常语言提问来探索动物声音 | 问一小段音频里有什么
软件 | 音频模型开发者 | 看看围绕音频模型的聊天界面是怎么搭的 | 阅读仓库里的 app.py
如果你想分析语音或音乐,可以跳过它,因为 README 讲的是动物发声。
用在哪里:你可以在 Hugging Face 的浏览器标签页中使用它,也可以在自己的电脑上用 Docker 构建一份副本。
用途 | 适合谁 | 得到什么
就动物录音提问 | 研究者 | 聊天里对你上传的音频给出的回答
免安装试用模型 | 任何有浏览器的人 | 一个可用的演示,首次使用时加载模型
运行 Docker 副本 | 开发者 | 在自己机器的 7860 端口上运行的应用
如何设置:在线使用什么都不用装。本地副本需要 Docker 和带 pip 的 Python,因为仓库通过 Dockerfile 构建。
pip install -U huggingface_hub
hf download EarthSpeciesProject/NatureLM-Audio --repo-type space --local-dir NatureLM-Audio
cd NatureLM-Audio
docker build -t naturelm-audio .
记录里写明的模型名称以 private 结尾,所以本地副本可能无法加载它。README 说这时应用会以演示模式运行。
如何使用:打开 Space 页面,上传一个有动物声音的音频文件,在聊天里输入你的问题。模型在首次使用时加载,可能要几分钟,之后的提问会更快。在本地副本上,启动容器,然后在浏览器里打开 7860 端口。
docker run -it -p 7860:7860 naturelm-audio
工具 | 作用
音频上传 | 接收包含动物发声的文件
聊天 | 你就音频提问的地方
演示模式 | 模型加载失败时应用运行的模式
示例:上传一段森林里的短录音,然后问:"What animal sounds are in this clip?" 聊天会就这段音频作答。README 没有给出示例回答,所以请自己听一听片段来判断回复对不对。
新手与专家:先用一段你很熟悉的短片段,比如单独一声鸟叫,问一个简单的问题。这样你就能判断答案对不对。第一次提问时要等一会儿,因为模型在加载。
应用采用延迟加载,在第一次交互时才加载模型,而不是在启动时加载,以避免在 Hugging Face Spaces 上超时,之后模型会一直保持加载。这个 Space 通过 Dockerfile 构建,监听 7860 端口,在 a100-large 硬件上运行。
你上传一段动物声音
你在聊天里提问
模型在首次使用时加载
它就音频作答
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 5 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| NatureLM-Audio 本页 | 14 | docker | apache-2.0 | |
| Open LLM Leaderboard共有 docker | 14,156 | docker | apache-2.0 | |
| MTEB Leaderboard共有 docker | 7,773 | docker | mit | |
| UGI Leaderboard共有 docker | 2,199 | docker | apache-2.0 | |
| Microduck Sandbox共有 docker | 804 | docker | apache-2.0 | |
| Visualize Dataset (v2.0+ latest dataset format)共有 docker | 754 | docker | apache-2.0 |
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。
prithivMLmods · 工具包
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。
Phips · 工具包
用一个超分辨率网络放大低分辨率图像,可以在一块消费级 GPU 上训练,并导出为 ONNX。适合训练或运行图像放大模型的人。
allenai · 工具包
allenai 的 ToyBlocks 积木堆叠项目的底层动作模型,用模拟的 Franka 机械臂数据训练,能在桌面上拾取、放置和旋转三块积木。这是面向机器人学的研究模型。
AbdomenAtlas · 工具包
在 CT 扫描上检测并勾画 9 个器官的肿瘤,使用从放射学报告中学习的 R-Super 方法训练。这是面向医学影像团队的研究模型,采用非商业许可。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。