Mindket

Saudi SALLM Q9B V1 Demo

新上架第 1 版 · 更新于

概览

你可以在浏览器页面里运行基于 Qwen3.5-9B 语言模型和私有适配器的 Gradio 研究演示,适合在 GPU 硬件上测试模型的人。

Saudi SALLM Q9B V1 Demo 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。

速览

你需要
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 pip
  • GPU 硬件,README 说这是必需的
  • 把 ADAPTER_REPO_ID 设为 Space 变量
  • HF_TOKEN 作为密钥,只在适配器仓库是私有时才需要
用在
  • 浏览器,访问 Hugging Face 上的这个 Space
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用于在自己的电脑上运行副本
  • app.py 运行起来之后的本地 Gradio 页面
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download Dr-Zeyad-Alghamdi/SALLM-Q9B-V1 --repo-type space --local-dir SALLM-Q9B-V1
cd SALLM-Q9B-V1

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个 Space 是一个 Gradio 演示,把 Qwen3.5-9B 基础模型和名为 SALLM-Q9B-Private 的适配器仓库组合在一起。作者称它为研究演示,并说明部署尚未测试。它在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行。

适合谁

研究或比较语言模型的人,想用最简单的办法在浏览器里试用一个适配器。

行业谁在用怎么用例子
研究语言模型研究人员在做更深入的测试前先在 Qwen3.5-9B 上试用适配器在 Space 页面发送一条测试消息
教育机器学习的学生看适配器如何接到基础模型上阅读 app.py 和 requirements.txt
软件构建 Gradio 应用的开发者复用这个三个文件的结构让副本指向另一个适配器

需要有支持、经过测试的产品的人可以跳过它。

用在哪里

  • 浏览器,访问 Hugging Face 上的这个 Space
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用于在自己的电脑上运行副本
  • app.py 运行起来之后的本地 Gradio 页面
用例谁用得到什么
试用适配器研究人员演示生成的文本
研究配置学生和开发者一个只有三个文件的简短应用

如何设置

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 pip
  • GPU 硬件,README 说这是必需的
  • 把 ADAPTER_REPO_ID 设为 Space 变量
  • HF_TOKEN 作为密钥,只在适配器仓库是私有时才需要
  1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
  2. 用 hf 命令下载这个 Space。
  3. 进入新建的文件夹。
  4. 安装 gradio,再安装 requirements.txt 里列出的软件包。
  5. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download Dr-Zeyad-Alghamdi/SALLM-Q9B-V1 --repo-type space --local-dir SALLM-Q9B-V1
cd SALLM-Q9B-V1
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,用出现的界面。在自己的电脑上,运行启动命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。

python app.py
工具作用
app.py启动 Gradio 界面
requirements.txt列出要安装的 Python 软件包
README.md存放研究说明和变量设置

示例

访问这个 Space,输入一个简短的问题,然后读模型生成的文字。如果适配器仓库能成功加载,回复就来自装有该适配器的 Qwen3.5-9B。

新手与专家

如果你刚接触,先访问这个 Space 并发一条简短的消息。你马上就能看到演示有没有在运行。

如果你熟悉这个领域,这个应用只有三个文件,适配器从 ADAPTER_REPO_ID 指定的仓库里拉取。列出的模型是一个私有适配器仓库和 Qwen3.5-9B。这个 Space 设为 zero-a10g 硬件,所以代价是需要 GPU 并且部署未经测试。

  1. 你访问 Gradio 页面
  2. app.py 在 GPU 硬件上运行
  3. 它读取 ADAPTER_REPO_ID
  4. 带适配器的 Qwen3.5-9B 给出回答

注意事项

  • Status: 作者称它为研究演示,并说明部署尚未测试
  • Hardware: 需要 GPU 硬件,这个 Space 设为 zero-a10g
  • Variables: 需要 ADAPTER_REPO_ID,私有仓库可选 HF_TOKEN
  • License: apache-2
  • Cost to run: GPU 硬件,只有私有适配器仓库才需要 HF_TOKEN,没有提到任何付费服务
  • Data it reaches: Hugging Face 上的适配器仓库和 Qwen3.5-9B 模型,以及你输入的文字
  • Not for: 生产环境使用,因为 README 称部署尚未测试

README 和文件

README

Saudi SALLM Q9B V1 Demo

你可以在浏览器页面里运行基于 Qwen3.5-9B 语言模型和私有适配器的 Gradio 研究演示,适合在 GPU 硬件上测试模型的人。

由 Dr-Zeyad-Alghamdi 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。

简介

它是什么:这个 Space 是一个 Gradio 演示,把 Qwen3.5-9B 基础模型和名为 SALLM-Q9B-Private 的适配器仓库组合在一起。作者称它为研究演示,并说明部署尚未测试。它在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行。

适合谁:研究或比较语言模型的人,想用最简单的办法在浏览器里试用一个适配器。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 语言模型研究人员 | 在做更深入的测试前先在 Qwen3.5-9B 上试用适配器 | 在 Space 页面发送一条测试消息
教育 | 机器学习的学生 | 看适配器如何接到基础模型上 | 阅读 app.py 和 requirements.txt
软件 | 构建 Gradio 应用的开发者 | 复用这个三个文件的结构 | 让副本指向另一个适配器

需要有支持、经过测试的产品的人可以跳过它。

用在哪里:

  • 浏览器,访问 Hugging Face 上的这个 Space
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用于在自己的电脑上运行副本
  • app.py 运行起来之后的本地 Gradio 页面
用例 | 谁用 | 得到什么
试用适配器 | 研究人员 | 演示生成的文本
研究配置 | 学生和开发者 | 一个只有三个文件的简短应用

如何设置:

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 pip
  • GPU 硬件,README 说这是必需的
  • 把 ADAPTER_REPO_ID 设为 Space 变量
  • HF_TOKEN 作为密钥,只在适配器仓库是私有时才需要
  1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
  2. 用 hf 命令下载这个 Space。
  3. 进入新建的文件夹。
  4. 安装 gradio,再安装 requirements.txt 里列出的软件包。
  5. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download Dr-Zeyad-Alghamdi/SALLM-Q9B-V1 --repo-type space --local-dir SALLM-Q9B-V1
cd SALLM-Q9B-V1
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,用出现的界面。在自己的电脑上,运行启动命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。

python app.py
工具 | 作用
app.py | 启动 Gradio 界面
requirements.txt | 列出要安装的 Python 软件包
README.md | 存放研究说明和变量设置

示例:访问这个 Space,输入一个简短的问题,然后读模型生成的文字。如果适配器仓库能成功加载,回复就来自装有该适配器的 Qwen3.5-9B。

新手与专家:如果你刚接触,先访问这个 Space 并发一条简短的消息。你马上就能看到演示有没有在运行。

如果你熟悉这个领域,这个应用只有三个文件,适配器从 ADAPTER_REPO_ID 指定的仓库里拉取。列出的模型是一个私有适配器仓库和 Qwen3.5-9B。这个 Space 设为 zero-a10g 硬件,所以代价是需要 GPU 并且部署未经测试。

你访问 Gradio 页面
app.py 在 GPU 硬件上运行
它读取 ADAPTER_REPO_ID
带适配器的 Qwen3.5-9B 给出回答

注意事项:

  • Status: 作者称它为研究演示,并说明部署尚未测试
  • Hardware: 需要 GPU 硬件,这个 Space 设为 zero-a10g
  • Variables: 需要 ADAPTER_REPO_ID,私有仓库可选 HF_TOKEN
  • License: apache-2
  • Cost to run: GPU 硬件,只有私有适配器仓库才需要 HF_TOKEN,没有提到任何付费服务
  • Data it reaches: Hugging Face 上的适配器仓库和 Qwen3.5-9B 模型,以及你输入的文字
  • Not for: 生产环境使用,因为 README 称部署尚未测试

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:2
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/Dr-Zeyad-Alghamdi/SALLM-Q9B-V1
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/Dr-Zeyad-Alghamdi/SALLM-Q9B-V1/tree/main

试用

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。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

同类产品对比

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
Saudi SALLM Q9B V1 Demo 本页2gradioapache-2.0
Open VLM Leaderboard共有 gradio1,034gradioapache-2.0
Face Swap共有 gradio808gradiocc-by-nc-sa-4.0
TTS Spaces Arena共有 gradio493gradiozlib
Depth Anything 3共有 gradio490gradiocc-by-nc-4.0
BLIP共有 gradio431gradiobsd-3-clause
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

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。

新上架

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。

新上架

MusicGen Small

facebook · 工具包

根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。

新上架

研究类的相似商品

查看研究类的全部商品

Merlin-Cancer-Super

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。

新上架

EarthJev

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。

新上架

getting-over-it-rl-jax

zimmerk4 · 工具包

用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。

新上架