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 Gradio 应用,名字在西班牙语里是宠物分类器的意思,用已保存的模型处理宠物照片,带三张示例照片。适合想试用小型图像模型的人。
Clasificador_de_mascotas 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 cabustillo13/clasificador_de_mascotas --repo-type space --local-dir clasificador_de_mascotas cd clasificador_de_mascotas
Clasificador_de_mascotas 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 应用。名字在西班牙语里是宠物分类器的意思,仓库里有一个名为 export.pkl 的已保存模型文件和三张示例照片:埃及猫、西伯利亚哈士奇和比特犬。README 除了设置之外没有任何描述。
它适合想在浏览器里试用小型宠物照片分类器的人,也适合想看导出的模型如何用在 Gradio 页面里的西班牙语学习者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 教育 | 学生 | 阅读 app.py,看已保存的模型怎么加载 | 下载这个 Space,打开 app.py |
| 宠物护理 | 宠物主人 | 在自己宠物的照片上试用分类器 | 打开 Space,给它一张图片 |
| 教学 | 讲师 | 把一个做完的课程项目展示成网页 | 在课堂上点一张示例照片 |
如果你需要有文档说明的品种列表或实测准确率,可以跳过它,因为 README 没有给出。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 给宠物照片分类 | 宠物主人 | 浏览器里显示的对图片的预测 |
| 学习导出模型的演示 | 学习者 | 一个应用文件、一个模型文件和三张示例照片 |
在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。
pip install -U huggingface_hub hf download cabustillo13/clasificador_de_mascotas --repo-type space --local-dir clasificador_de_mascotas cd clasificador_de_mascotas pip install gradio pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Hugging Face 上的 Space 页面,然后给它一张图片或选一张示例照片。本地副本则在文件夹里运行 python app.py,再打开它启动的页面。
你在 Space 页面上选了西伯利亚哈士奇的照片。应用对它运行已保存的模型,并显示对这张图片的预测。
如果你是新手,先点三张示例照片中的一张。一步就能看明白整个想法,不用安装任何东西。
如果你懂这个领域,权重就在仓库里的 export.pkl 中,所以应用不需要来源里提到的外部模型下载。训练数据、类别列表和准确率都没有说明。
一个 Gradio 应用,名字在西班牙语里是宠物分类器的意思,用已保存的模型处理宠物照片,带三张示例照片。适合想试用小型图像模型的人。
由 cabustillo13 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:Clasificador_de_mascotas 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 应用。名字在西班牙语里是宠物分类器的意思,仓库里有一个名为 export.pkl 的已保存模型文件和三张示例照片:埃及猫、西伯利亚哈士奇和比特犬。README 除了设置之外没有任何描述。
适合谁:它适合想在浏览器里试用小型宠物照片分类器的人,也适合想看导出的模型如何用在 Gradio 页面里的西班牙语学习者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
教育 | 学生 | 阅读 app.py,看已保存的模型怎么加载 | 下载这个 Space,打开 app.py
宠物护理 | 宠物主人 | 在自己宠物的照片上试用分类器 | 打开 Space,给它一张图片
教学 | 讲师 | 把一个做完的课程项目展示成网页 | 在课堂上点一张示例照片
如果你需要有文档说明的品种列表或实测准确率,可以跳过它,因为 README 没有给出。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
给宠物照片分类 | 宠物主人 | 浏览器里显示的对图片的预测
学习导出模型的演示 | 学习者 | 一个应用文件、一个模型文件和三张示例照片
如何设置:在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download cabustillo13/clasificador_de_mascotas --repo-type space --local-dir clasificador_de_mascotas
cd clasificador_de_mascotas
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Hugging Face 上的 Space 页面,然后给它一张图片或选一张示例照片。本地副本则在文件夹里运行 python app.py,再打开它启动的页面。
示例:你在 Space 页面上选了西伯利亚哈士奇的照片。应用对它运行已保存的模型,并显示对这张图片的预测。
新手与专家:如果你是新手,先点三张示例照片中的一张。一步就能看明白整个想法,不用安装任何东西。
如果你懂这个领域,权重就在仓库里的 export.pkl 中,所以应用不需要来源里提到的外部模型下载。训练数据、类别列表和准确率都没有说明。
你打开页面并选一张照片
app.py 加载已保存的模型文件
预测结果显示在浏览器里
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
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 |
|---|---|---|---|---|
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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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