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。
让你查看 Parquet 文件的内部结构,从行组、列块到页、索引、布隆过滤器和文件尾。在浏览器里运行,适合数据和机器学习工程师。
Parquet X-ray 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 cfahlgren1/parquet-xray --repo-type space --local-dir parquet-xray cd parquet-xray
Parquet X-ray 是一个在浏览器里查看 Parquet 文件内部的工具。它画出文件的存储方式:行组、行组里的列块和页,以及索引、布隆过滤器和文件尾。你可以在弹出框里打开某一页的详情,看字节是怎么组织的。
适合处理 Parquet 文件、想弄清楚一个文件为什么是这个形状,或者想学习这种格式的人。
| 行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 数据工程 | 数据工程师 | 检查文件里行组和页是怎么布局的 | 工程师打开一个文件,看它的列是怎么分块的 |
| 机器学习 | 机器学习工程师 | 在加载之前先检查 Hub 上的数据集文件 | 工程师查看 Hub 数据集文件的文件尾 |
| 分析 | 分析师 | 了解一个文件带有哪些索引和布隆过滤器 | 分析师检查文件有没有页索引 |
| 教育 | 学生 | 通过查看真实文件来学习 Parquet 格式 | 学生打开一个文件,从文件尾一路看到页 |
如果你只通过库来读取 Parquet 数据,从不需要文件的布局,可以跳过它。
你可以在下面这些地方使用它。
| 使用场景 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 检查远程文件 | 数据和机器学习工程师 | 从 URL 读取的文件布局,不用下载整个文件 |
| 检查本地文件 | 任何人 | 对你从磁盘打开的文件的同样布局视图 |
| 学习格式 | 学生 | 对行组、列块和页的可视化导览 |
在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。修改代码需要 npm。
pip install -U huggingface_hub hf download cfahlgren1/parquet-xray --repo-type space --local-dir parquet-xray cd parquet-xray
要修改代码,README 给出了下面这些开发命令。
npm install npm run dev npm run verify
把一个 Parquet 文件的位置交给页面。它可以是 Hub 上的地址、hf:// 路径、允许 CORS 范围请求的网址,或者你从磁盘选的文件。页面只读取文件尾和页索引,所以一个 2 GB 的文件只需下载约 3 MB 就能打开。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| npm install | 安装项目的依赖 |
| npm run dev | 启动开发服务器 |
| npm run verify | 运行代码检查、类型检查、测试和构建 |
你粘贴 Hub 上一个 Parquet 文件的地址。页面读取它的文件尾和索引,然后显示行组。你打开其中一个,看它的列块和页,再点击一页,在弹出框里看它的详情。
Parquet 文件把一张表存成叫行组的块,块里的每一列是一个由页组成的列块。这个页面把这套结构画出来。试试看:粘贴一个你熟悉的文件的地址,打开第一个行组。
从底层看,页面用范围请求只读取文件尾和页索引,所以大文件也能很快打开。解析用的是 hyparquet 库。仓库的配置文件指向 Svelte、Vite 和 Playwright,CONTRIBUTING.md 说明了代码是怎么组织的。
远程文件必须允许页面发出的那类请求。
让你查看 Parquet 文件的内部结构,从行组、列块到页、索引、布隆过滤器和文件尾。在浏览器里运行,适合数据和机器学习工程师。
由 cfahlgren1 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:Parquet X-ray 是一个在浏览器里查看 Parquet 文件内部的工具。它画出文件的存储方式:行组、行组里的列块和页,以及索引、布隆过滤器和文件尾。你可以在弹出框里打开某一页的详情,看字节是怎么组织的。
适合谁:适合处理 Parquet 文件、想弄清楚一个文件为什么是这个形状,或者想学习这种格式的人。
行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
数据工程 | 数据工程师 | 检查文件里行组和页是怎么布局的 | 工程师打开一个文件,看它的列是怎么分块的
机器学习 | 机器学习工程师 | 在加载之前先检查 Hub 上的数据集文件 | 工程师查看 Hub 数据集文件的文件尾
分析 | 分析师 | 了解一个文件带有哪些索引和布隆过滤器 | 分析师检查文件有没有页索引
教育 | 学生 | 通过查看真实文件来学习 Parquet 格式 | 学生打开一个文件,从文件尾一路看到页
如果你只通过库来读取 Parquet 数据,从不需要文件的布局,可以跳过它。
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
检查远程文件 | 数据和机器学习工程师 | 从 URL 读取的文件布局,不用下载整个文件
检查本地文件 | 任何人 | 对你从磁盘打开的文件的同样布局视图
学习格式 | 学生 | 对行组、列块和页的可视化导览
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。修改代码需要 npm。
pip install -U huggingface_hub
hf download cfahlgren1/parquet-xray --repo-type space --local-dir parquet-xray
cd parquet-xray
要修改代码,README 给出了下面这些开发命令。
npm install
npm run dev
npm run verify
如何使用:把一个 Parquet 文件的位置交给页面。它可以是 Hub 上的地址、hf:// 路径、允许 CORS 范围请求的网址,或者你从磁盘选的文件。页面只读取文件尾和页索引,所以一个 2 GB 的文件只需下载约 3 MB 就能打开。
工具 | 作用
npm install | 安装项目的依赖
npm run dev | 启动开发服务器
npm run verify | 运行代码检查、类型检查、测试和构建
示例:你粘贴 Hub 上一个 Parquet 文件的地址。页面读取它的文件尾和索引,然后显示行组。你打开其中一个,看它的列块和页,再点击一页,在弹出框里看它的详情。
新手与专家:Parquet 文件把一张表存成叫行组的块,块里的每一列是一个由页组成的列块。这个页面把这套结构画出来。试试看:粘贴一个你熟悉的文件的地址,打开第一个行组。
从底层看,页面用范围请求只读取文件尾和页索引,所以大文件也能很快打开。解析用的是 hyparquet 库。仓库的配置文件指向 Svelte、Vite 和 Playwright,CONTRIBUTING.md 说明了代码是怎么组织的。
粘贴一个 URL 或打开本地文件
只读取文件尾和页索引
hyparquet 解析文件布局
显示行组、列块和页
注意事项:远程文件必须允许页面发出的那类请求。
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。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| Parquet X-ray 本页 | 7 | static | apache-2.0 | |
| InferenceSupport共有 static | 764 | static | afl-3.0 | |
| Huggy共有 static | 463 | static | cc-by-nc-sa-4.0 | |
| Z-Image Lookalike LoRA Index共有 static | 189 | static | apache-2.0 | |
| Granite Docling 258M WebGPU共有 static | 163 | static | apache-2.0 | |
| DINOv3 Web共有 static | 162 | static | apache-2.0 |
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。
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。
prithivMLmods · 工具包
提供 Axion-1.0-35B 的 GGUF 文件,这是一个有约 30 亿激活参数的 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息查找和工具使用。适合配合 llama.cpp 在本地使用。
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用一个超分辨率网络放大低分辨率图像,可以在一块消费级 GPU 上训练,并导出为 ONNX。适合训练或运行图像放大模型的人。
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。
LibertAIDAI · 工具包
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。
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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。