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。
一个多语言聊天助手,通过 WebAssembly 完全在你的浏览器里运行,所以你的消息留在你的设备上。也可以通过 Ollama 和本地 API 使用。
SADIK AI 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 hf download SadikNawazAI/Sadik-AI-Chat --repo-type space --local-dir Sadik-AI-Chat cd Sadik-AI-Chat
SADIK AI 是 Sadik Nawaz 做的多语言聊天助手。这个 Space 把整个模型放在你的网页浏览器里运行,用的是基于 llama.cpp 的 WebAssembly 引擎 wllama。没有服务器在替它思考,README 说它在手机和桌面上都能用。
它背后的模型叫 SadikNawazAI/sadik-ai-model。README 还展示了从代码里调用同一个模型的其他方式。
适合想要一个留在自己设备上的聊天助手的人,也适合想看看语言模型如何在网页里运行的开发者。
| 行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 日常使用 | 多语言用户 | 用自己的语言和助手聊天 | 用户用印地语向助手问好,然后阅读回复 |
| 软件 | 网页开发者 | 研究模型如何在页面里通过 WebAssembly 运行 | 开发者阅读 app.js 和 wllama 文件夹 |
| 教育 | 学生 | 不用任何服务器或账号就试用语言模型 | 学生在笔记本电脑上打开页面并提一个问题 |
| AI 工程 | 开发者 | 通过 Ollama 或本地聊天 API 调用模型 | 开发者用一条 Ollama 命令运行它 |
如果你需要托管的 API,可以跳过它,因为 README 的 API 示例指向你自己运行的服务器。
你可以在下面这些地方使用它。
| 使用场景 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 在浏览器里聊天 | 任何人 | 模型的回复,不涉及任何服务器 |
| 从代码里调用 | 开发者 | 通过本地 Ollama 或聊天补全接口得到聊天回复 |
| 借用 GPU | 开发者 | 模型仓库里一个提供 API 的 Colab 笔记本 |
在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。
pip install -U huggingface_hub hf download SadikNawazAI/Sadik-AI-Chat --repo-type space --local-dir Sadik-AI-Chat cd Sadik-AI-Chat
打开页面,在聊天框里输入一条消息。模型在同一个页面里回答。走 Ollama 这条路的话,README 给出了下面这一条命令。
ollama run hf.co/SadikNawazAI/sadik-ai-model
README 还展示了对本地 Ollama 聊天接口的 curl 调用,以及对本地聊天补全接口的 Python 调用,用的模型名是 sadik-ai。两者都指向你自己的机器。
你打开页面,输入一句简短的问候,比如问助手它是谁。模型在聊天框里回复,README 说这次交流留在你的机器上。
聊天助手通常运行在公司的服务器上。这个助手运行在你的浏览器标签页里,所以你只要打开页面就能试用。先用你喜欢的任何语言问一个简短的问题。
从底层看,引擎是 wllama,也就是 llama.cpp 的 WebAssembly 构建,放在仓库的 wllama 文件夹里,聊天逻辑在 app.js 里。它直接使用你的 CPU 或 GPU。来源没有说模型文件有多大,也没有说浏览器从哪里获取它。
README 对隐私和成本做了几项声明,这些是它自己的说法。
一个多语言聊天助手,通过 WebAssembly 完全在你的浏览器里运行,所以你的消息留在你的设备上。也可以通过 Ollama 和本地 API 使用。
由 SadikNawazAI 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:SADIK AI 是 Sadik Nawaz 做的多语言聊天助手。这个 Space 把整个模型放在你的网页浏览器里运行,用的是基于 llama.cpp 的 WebAssembly 引擎 wllama。没有服务器在替它思考,README 说它在手机和桌面上都能用。
它背后的模型叫 SadikNawazAI/sadik-ai-model。README 还展示了从代码里调用同一个模型的其他方式。
适合谁:适合想要一个留在自己设备上的聊天助手的人,也适合想看看语言模型如何在网页里运行的开发者。
行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
日常使用 | 多语言用户 | 用自己的语言和助手聊天 | 用户用印地语向助手问好,然后阅读回复
软件 | 网页开发者 | 研究模型如何在页面里通过 WebAssembly 运行 | 开发者阅读 app.js 和 wllama 文件夹
教育 | 学生 | 不用任何服务器或账号就试用语言模型 | 学生在笔记本电脑上打开页面并提一个问题
AI 工程 | 开发者 | 通过 Ollama 或本地聊天 API 调用模型 | 开发者用一条 Ollama 命令运行它
如果你需要托管的 API,可以跳过它,因为 README 的 API 示例指向你自己运行的服务器。
用在哪里:你可以在下面这些地方使用它。
使用场景 | 适合谁 | 得到什么
在浏览器里聊天 | 任何人 | 模型的回复,不涉及任何服务器
从代码里调用 | 开发者 | 通过本地 Ollama 或聊天补全接口得到聊天回复
借用 GPU | 开发者 | 模型仓库里一个提供 API 的 Colab 笔记本
如何设置:在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。
pip install -U huggingface_hub
hf download SadikNawazAI/Sadik-AI-Chat --repo-type space --local-dir Sadik-AI-Chat
cd Sadik-AI-Chat
如何使用:打开页面,在聊天框里输入一条消息。模型在同一个页面里回答。走 Ollama 这条路的话,README 给出了下面这一条命令。
ollama run hf.co/SadikNawazAI/sadik-ai-model
README 还展示了对本地 Ollama 聊天接口的 curl 调用,以及对本地聊天补全接口的 Python 调用,用的模型名是 sadik-ai。两者都指向你自己的机器。
示例:你打开页面,输入一句简短的问候,比如问助手它是谁。模型在聊天框里回复,README 说这次交流留在你的机器上。
新手与专家:聊天助手通常运行在公司的服务器上。这个助手运行在你的浏览器标签页里,所以你只要打开页面就能试用。先用你喜欢的任何语言问一个简短的问题。
从底层看,引擎是 wllama,也就是 llama.cpp 的 WebAssembly 构建,放在仓库的 wllama 文件夹里,聊天逻辑在 app.js 里。它直接使用你的 CPU 或 GPU。来源没有说模型文件有多大,也没有说浏览器从哪里获取它。
你在浏览器里打开页面
wllama 在 WebAssembly 里加载模型
你输入一条消息
模型在你自己的设备上回答
注意事项:README 对隐私和成本做了几项声明,这些是它自己的说法。
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。
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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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