anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
用韩语和英语生成文本、遵循指令、保持对话上下文并调用工具。一个 3.1B 参数、上下文 262,144 个 token 的语言模型,适合开发者和设备端应用。
Raon-1 nano 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 KRAFTON/Raon-1-nano
KRAFTON AI 把 Raon-1 nano 做成了一个紧凑的语言模型。模型卡把 1.5B 参数算作有效参数,整体为 3.1B,因为逐层嵌入表增加了 1.5B。它能用韩语和英语遵循指令、跟踪对话,并选择合适的工具来调用。它属于 Raon 开源模型系列。
它适合想要一个能在设备上运行的小型韩英双语模型的开发者,以及研究其架构的研究者。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 移动应用 | 应用开发者 | 在设备上运行小模型,用于聊天和调用工具 | 通过对话控制手机功能 |
| 办公软件 | 开发者 | 加入韩语和英语的指令跟随聊天 | 一个为日常办公任务调用工具的助手 |
| 韩语产品 | 产品团队 | 构建韩语对话功能 | 应用里的韩语聊天助手 |
| AI 研究 | 研究者 | 研究混合注意力设计和剪枝方法 | 阅读模型卡上的架构和训练说明 |
需要图像或音频输入的人可以跳过,因为它是文本生成模型。
| 用途 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 对话 | 开发者 | 保持上下文的韩语或英语回复 |
| 遵循指令 | 产品团队 | 与所给指令相符的文本 |
| 调用工具 | 应用开发者 | 在对话中选出要用的工具 |
你需要先准备:
pip install -U huggingface_hub hf download KRAFTON/Raon-1-nano
下载完成后,用 transformers 加载模型,或使用某种设备端格式,然后用韩语或英语给它发送提示词。这条命令用来获取文件。
hf download KRAFTON/Raon-1-nano
模型以文本作答。在对话中它可以调用工具,模型卡把这和办公、手机控制等日常任务联系在一起。具体的加载步骤在模型卡里。
你用韩语让它按一条简短的指令办事,比如把一段笔记改写得更礼貌,然后继续就这件事聊下去。它以文字回复,并记得前面的对话。
如果你刚接触,可以把它看作一个会说韩语和英语的小型聊天模型。下载后,试一条简短的指令,看看它怎么回复。
如果你熟悉这个领域,模型卡描述了一个 24 层的混合结构,其中 18 层用线性注意力,另外 6 层用完整注意力。每一层都加了一个小的嵌入,并让输出头与输入嵌入共享。只有这 6 层存储 KV 缓存,BF16 下每个 token 约占 7 KiB。它由 Raon-1 mini preview 剪枝而来,再用 3T 个 token 继续训练,随后经过监督微调、在线策略蒸馏和强化学习。模型卡说,在遵循指令、保持上下文和韩语对话的测试中,它胜过与之比较的模型。
模型卡列出的上下文长度是 262,144 个 token,词表有 259,840 项。
用韩语和英语生成文本、遵循指令、保持对话上下文并调用工具。一个 3.1B 参数、上下文 262,144 个 token 的语言模型,适合开发者和设备端应用。
由 KRAFTON 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:KRAFTON AI 把 Raon-1 nano 做成了一个紧凑的语言模型。模型卡把 1.5B 参数算作有效参数,整体为 3.1B,因为逐层嵌入表增加了 1.5B。它能用韩语和英语遵循指令、跟踪对话,并选择合适的工具来调用。它属于 Raon 开源模型系列。
适合谁:它适合想要一个能在设备上运行的小型韩英双语模型的开发者,以及研究其架构的研究者。
Title: 谁可能用到它
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
移动应用 | 应用开发者 | 在设备上运行小模型,用于聊天和调用工具 | 通过对话控制手机功能
办公软件 | 开发者 | 加入韩语和英语的指令跟随聊天 | 一个为日常办公任务调用工具的助手
韩语产品 | 产品团队 | 构建韩语对话功能 | 应用里的韩语聊天助手
AI 研究 | 研究者 | 研究混合注意力设计和剪枝方法 | 阅读模型卡上的架构和训练说明
需要图像或音频输入的人可以跳过,因为它是文本生成模型。
用在哪里:
Title: 它能做的事
用途 | 适合谁 | 得到什么
对话 | 开发者 | 保持上下文的韩语或英语回复
遵循指令 | 产品团队 | 与所给指令相符的文本
调用工具 | 应用开发者 | 在对话中选出要用的工具
如何设置:你需要先准备:
pip install -U huggingface_hub
hf download KRAFTON/Raon-1-nano
如何使用:下载完成后,用 transformers 加载模型,或使用某种设备端格式,然后用韩语或英语给它发送提示词。这条命令用来获取文件。
hf download KRAFTON/Raon-1-nano
模型以文本作答。在对话中它可以调用工具,模型卡把这和办公、手机控制等日常任务联系在一起。具体的加载步骤在模型卡里。
示例:你用韩语让它按一条简短的指令办事,比如把一段笔记改写得更礼貌,然后继续就这件事聊下去。它以文字回复,并记得前面的对话。
新手与专家:如果你刚接触,可以把它看作一个会说韩语和英语的小型聊天模型。下载后,试一条简短的指令,看看它怎么回复。
如果你熟悉这个领域,模型卡描述了一个 24 层的混合结构,其中 18 层用线性注意力,另外 6 层用完整注意力。每一层都加了一个小的嵌入,并让输出头与输入嵌入共享。只有这 6 层存储 KV 缓存,BF16 下每个 token 约占 7 KiB。它由 Raon-1 mini preview 剪枝而来,再用 3T 个 token 继续训练,随后经过监督微调、在线策略蒸馏和强化学习。模型卡说,在遵循指令、保持上下文和韩语对话的测试中,它胜过与之比较的模型。
下载权重
用 transformers 或设备端格式加载
发送韩语或英语提示词
得到文本或工具调用
注意事项:模型卡列出的上下文长度是 262,144 个 token,词表有 259,840 项。
Title: 权重大小,单位 GB
BF16: 7.1 GB
4-bit 估计值: 1.8 GB
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download KRAFTON/Raon-1-nano
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
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