Mindket

KITScenes LongTail Challenges

新上架第 1 版 · 更新于

概览

一个用于 KITScenes LongTail 挑战的 Gradio 应用,关联同名数据集和两个具名模型。README 几乎是空的,所以任务和评分都没有描述。

KITScenes LongTail Challenges 是一款工具包,属于研究类,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。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里列出的包
用在
  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 一台 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Python
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download KIT-MRT/KITScenes-LongTail-Challenge --repo-type space --local-dir KITScenes-LongTail-Challenge
cd KITScenes-LongTail-Challenge

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个 Space 是一个用于 KITScenes LongTail 挑战的 Gradio 应用。它提到一个叫 KITScenes-LongTail 的数据集和两个模型,google/embeddinggemma-300m 和 q-future/one-align。README 除了标题几乎没有别的内容,所以任务、规则和评分都没有描述。

适合谁

适合关注 KITScenes LongTail 数据集的研究者和学生,也适合想读一个用 Gradio 搭挑战页面的开发者。

行业谁在用怎么用例子
研究数据集使用者打开页面,了解挑战是关于什么的在使用数据集之前先看托管应用
机器学习开发者阅读应用如何使用它的两个具名模型读 app.py 和 src 文件夹
教育学生学习一个带许可证文件的小型 Gradio 项目运行本地副本并查看文件

如果你需要有文档的挑战规则,可以跳过,因为来源没有包含它们。

用在哪里

你可以在线打开,也可以在自己的电脑上运行一份副本。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 一台 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Python
用途谁用得到什么
试用托管应用任何人浏览器标签页里运行的应用
运行本地副本开发者在自己电脑上运行同一个应用
阅读代码学生一个含 app.py、src 文件夹和 media 文件夹的 Gradio 项目

如何设置

在线使用什么都不需要,它在 Hugging Face 的基础 CPU 硬件上运行。本地副本需要 Python 和 pip。

  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里列出的包
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 把 Space 下载到一个文件夹,然后进入该文件夹。
  3. 先安装 Gradio 6.31.0,再安装列出的包。
  4. 启动 app.py。
pip install -U huggingface_hub
hf download KIT-MRT/KITScenes-LongTail-Challenge --repo-type space --local-dir KITScenes-LongTail-Challenge
cd KITScenes-LongTail-Challenge
pip install gradio==6.31.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

用一条命令启动应用,然后看终端,Gradio 应用通常会在那里打印运行页面的地址。在浏览器里打开那个地址,使用页面显示的控件。

python app.py

示例

你可以按上面的步骤运行,然后打开页面,看看挑战提供什么。README 没有给出示例提交或结果,所以返回什么没有文档说明。

新手与专家

如果你是新手,先打开托管的 Space,读一读页面显示的内容。只有想看它是怎么工作的,才需要下载文件。

如果你懂这个领域,应用提到一个嵌入模型和 one-align 模型,还有 KITScenes-LongTail 数据集。README 没有说它们是怎么组合的,评分是否在 Space 上运行,也没有说提交是什么样子。

  1. 下载 Space
  2. 安装依赖
  3. 运行 app.py
  4. 打开 Gradio 页面

注意事项

README 几乎是空的,所以挑战本身没有解释。

  • License: mit
  • Cost to run: 来源未提及
  • Data it reaches: 它提到 KITScenes-LongTail 数据集和两个模型,来源没有提到账号
  • Not for: 来源没有写明限制,也没有描述挑战对参赛者有什么要求

README 和文件

README

KITScenes LongTail Challenges

一个用于 KITScenes LongTail 挑战的 Gradio 应用,关联同名数据集和两个具名模型。README 几乎是空的,所以任务和评分都没有描述。

由 KIT-MRT 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。

简介

它是什么:这个 Space 是一个用于 KITScenes LongTail 挑战的 Gradio 应用。它提到一个叫 KITScenes-LongTail 的数据集和两个模型,google/embeddinggemma-300m 和 q-future/one-align。README 除了标题几乎没有别的内容,所以任务、规则和评分都没有描述。

适合谁:适合关注 KITScenes LongTail 数据集的研究者和学生,也适合想读一个用 Gradio 搭挑战页面的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 数据集使用者 | 打开页面,了解挑战是关于什么的 | 在使用数据集之前先看托管应用
机器学习 | 开发者 | 阅读应用如何使用它的两个具名模型 | 读 app.py 和 src 文件夹
教育 | 学生 | 学习一个带许可证文件的小型 Gradio 项目 | 运行本地副本并查看文件

如果你需要有文档的挑战规则,可以跳过,因为来源没有包含它们。

用在哪里:你可以在线打开,也可以在自己的电脑上运行一份副本。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 一台 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Python
用途 | 谁用 | 得到什么
试用托管应用 | 任何人 | 浏览器标签页里运行的应用
运行本地副本 | 开发者 | 在自己电脑上运行同一个应用
阅读代码 | 学生 | 一个含 app.py、src 文件夹和 media 文件夹的 Gradio 项目

如何设置:在线使用什么都不需要,它在 Hugging Face 的基础 CPU 硬件上运行。本地副本需要 Python 和 pip。

  • Python 和 pip
  • requirements.txt 里列出的包
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 把 Space 下载到一个文件夹,然后进入该文件夹。
  3. 先安装 Gradio 6.31.0,再安装列出的包。
  4. 启动 app.py。
pip install -U huggingface_hub
hf download KIT-MRT/KITScenes-LongTail-Challenge --repo-type space --local-dir KITScenes-LongTail-Challenge
cd KITScenes-LongTail-Challenge
pip install gradio==6.31.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:用一条命令启动应用,然后看终端,Gradio 应用通常会在那里打印运行页面的地址。在浏览器里打开那个地址,使用页面显示的控件。

python app.py

示例:你可以按上面的步骤运行,然后打开页面,看看挑战提供什么。README 没有给出示例提交或结果,所以返回什么没有文档说明。

新手与专家:如果你是新手,先打开托管的 Space,读一读页面显示的内容。只有想看它是怎么工作的,才需要下载文件。

如果你懂这个领域,应用提到一个嵌入模型和 one-align 模型,还有 KITScenes-LongTail 数据集。README 没有说它们是怎么组合的,评分是否在 Space 上运行,也没有说提交是什么样子。

下载 Space
安装依赖
运行 app.py
打开 Gradio 页面

注意事项:README 几乎是空的,所以挑战本身没有解释。

  • License: mit
  • Cost to run: 来源未提及
  • Data it reaches: 它提到 KITScenes-LongTail 数据集和两个模型,来源没有提到账号
  • Not for: 来源没有写明限制,也没有描述挑战对参赛者有什么要求

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:15
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/KIT-MRT/KITScenes-LongTail-Challenge
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/KIT-MRT/KITScenes-LongTail-Challenge/tree/main

试用

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。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

同类产品对比

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
KITScenes LongTail Challenges 本页15gradiomit
MTEB-BR Leaderboard共有 benchmark · leaderboard126staticapache-2.0
Outsmart共有 benchmark · leaderboard62streamlitmit
DialFork Leaderboard共有 benchmark · leaderboard2staticmit
Open VLM Leaderboard共有 leaderboard · gradio1,034gradioapache-2.0
Open VLM Video Leaderboard共有 leaderboard · gradio136gradioapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

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。

新上架

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。

新上架

MusicGen Small

facebook · 工具包

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。

新上架

研究类的相似商品

查看研究类的全部商品

Merlin-Cancer-Super

AbdomenAtlas · 工具包

在 CT 扫描上检测并勾画 9 个器官的肿瘤,使用从放射学报告中学习的 R-Super 方法训练。这是面向医学影像团队的研究模型,采用非商业许可。

新上架

EarthJev

dBenf · 工具包

回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。

新上架

getting-over-it-rl-jax

zimmerk4 · 工具包

用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。

新上架