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。
在 Ming-3.0-tts-0.5B 模型的 Gradio 演示里,把文字转成多种语言的语音,支持声音克隆和声音设计。
Ming-3.0-tts-0.5B 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 hugging-apps/ming-3-tts-05b --repo-type space --local-dir ming-3-tts-05b cd ming-3-tts-05b
Ming-3.0-tts-0.5B 是模型 inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5B 的 Gradio 演示。它做多语言文字转语音,并提供声音克隆和声音设计。这个演示在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行,并带有 MCP 标签。
想听多种语言的合成语音、塑造一种声音,或从片段复制声音的人。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 媒体 | 视频和音频创作者 | 用多种语言制作旁白 | 为一段短片生成配音 |
| 软件 | 语音功能的开发者 | 使用之前先试一个小型语音模型 | 运行示例参考片段 |
| 研究 | 语音研究人员 | 比较克隆和声音设计 | 阅读 tts_tasks.py 和 ming_tts.py |
| 教育 | 语言老师 | 听文字用指定语言朗读 | 朗读一句简短的话 |
需要精致的专业录音室产品的人可以跳过它,因为这是演示。
| 用例 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 朗读文字 | 创作者 | 所支持语言之一的语音 |
| 克隆声音 | 开发者 | 跟随参考片段的语音 |
| 设计声音 | 研究人员 | 根据描述塑造出的新声音 |
pip install -U huggingface_hub hf download hugging-apps/ming-3-tts-05b --repo-type space --local-dir ming-3-tts-05b cd ming-3-tts-05b pip install gradio==6.30.0 pip install -r requirements.txt python app.py
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 |
| ming_tts.py | 存放语音生成代码 |
| tts_tasks.py | 存放语音任务的定义 |
| voices.json | 列出演示可以使用的声音 |
| examples | 存放示例参考片段 |
你输入一句简短的话,从演示里选一个示例声音。这个 Space 会生成语音并播放出来,方便你比较不同的声音。
如果你刚接触,先用一个示例声音和一句短话。这能让你在尝试克隆或设计之前先听听模型的声音。
如果你熟悉这个领域,推理代码是从官方的 Ming-3.0-tts 项目引入的,该项目使用 MIT 许可,示例参考片段也来自同一处。仓库里还有音频分词器、说话人嵌入提取器和一个提示契约文件。代价是需要 GPU。
在 Ming-3.0-tts-0.5B 模型的 Gradio 演示里,把文字转成多种语言的语音,支持声音克隆和声音设计。
由 hugging-apps 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:Ming-3.0-tts-0.5B 是模型 inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5B 的 Gradio 演示。它做多语言文字转语音,并提供声音克隆和声音设计。这个演示在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行,并带有 MCP 标签。
适合谁:想听多种语言的合成语音、塑造一种声音,或从片段复制声音的人。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
媒体 | 视频和音频创作者 | 用多种语言制作旁白 | 为一段短片生成配音
软件 | 语音功能的开发者 | 使用之前先试一个小型语音模型 | 运行示例参考片段
研究 | 语音研究人员 | 比较克隆和声音设计 | 阅读 tts_tasks.py 和 ming_tts.py
教育 | 语言老师 | 听文字用指定语言朗读 | 朗读一句简短的话
需要精致的专业录音室产品的人可以跳过它,因为这是演示。
用在哪里:
用例 | 谁用 | 得到什么
朗读文字 | 创作者 | 所支持语言之一的语音
克隆声音 | 开发者 | 跟随参考片段的语音
设计声音 | 研究人员 | 根据描述塑造出的新声音
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download hugging-apps/ming-3-tts-05b --repo-type space --local-dir ming-3-tts-05b
cd ming-3-tts-05b
pip install gradio==6.30.0
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
ming_tts.py | 存放语音生成代码
tts_tasks.py | 存放语音任务的定义
voices.json | 列出演示可以使用的声音
examples | 存放示例参考片段
示例:你输入一句简短的话,从演示里选一个示例声音。这个 Space 会生成语音并播放出来,方便你比较不同的声音。
新手与专家:如果你刚接触,先用一个示例声音和一句短话。这能让你在尝试克隆或设计之前先听听模型的声音。
如果你熟悉这个领域,推理代码是从官方的 Ming-3.0-tts 项目引入的,该项目使用 MIT 许可,示例参考片段也来自同一处。仓库里还有音频分词器、说话人嵌入提取器和一个提示契约文件。代价是需要 GPU。
你输入文字并选择声音
准备说话人嵌入
ming_tts.py 生成语音
你听音频
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 4 KB
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