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。
Qwen 团队制作的 Qwen-Image-Layered 模型的浏览器演示。模型名称暗示它以图层的方式处理图片。适合想不安装任何东西就试用的设计师和开发者。
Qwen Image Layered 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 Qwen/Qwen-Image-Layered --repo-type space --local-dir Qwen-Image-Layered cd Qwen-Image-Layered
这个 Space 是 Qwen-Image-Layered 模型的官方浏览器演示,发布在 Hugging Face 的 Qwen 账号下。模型名称暗示它以图层的方式处理图片,但 README 除了名称之外没有补充任何内容。它是运行在 Hugging Face 硬件上的 Gradio 页面。
如果你想在浏览器里试一个新的 Qwen 图像模型,它很适合设计师和图像编辑者。想读一个围绕它搭建的短应用的开发者也适用。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 设计 | 平面设计师 | 在自己的图片上试这个模型 | 加载一张图片,看看页面返回什么 |
| 软件 | 开发者 | 阅读应用文件和依赖 | 打开仓库里的 app.py |
| 研究 | 机器学习研究者 | 看模型在演示里的表现 | 在几张图片上对比结果 |
| 教育 | 学生 | 不用安装就能看到图像模型运行 | 打开 Space 并试试示例文件 |
如果你需要有文档的功能说明,可以跳过它,因为 README 没有使用说明。
| 用途 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 在线试用模型 | 设计师 | 在浏览器里得到模型的结果 |
| 阅读演示代码 | 开发者 | 一个简短的应用文件和依赖列表 |
| 运行自己的副本 | 爱折腾的人 | 同一个应用在你自己的电脑上 |
在线页面什么都不需要。本地副本需要 Python 和 requirements.txt 里的包。
pip install -U huggingface_hub hf download Qwen/Qwen-Image-Layered --repo-type space --local-dir Qwen-Image-Layered cd Qwen-Image-Layered pip install gradio==6.1.0 pip install -r requirements.txt python app.py
在应用所在文件夹启动它,或者直接打开在线 Space。添加一张图片,运行模型,看看返回了什么。因为 README 里没有说明,请读页面上的各项控件,一步一步试。
python app.py
你添加一张图片,用默认设置运行演示。页面返回模型对这张图片的结果,你可以和原图对比。
如果你是新手,先用一张简单的图片试在线页面。先看到一个结果,能帮你判断这个模型是做什么的。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 只点名了一个模型 Qwen-Image-Layered,并带有一个应用文件、一份依赖列表和一个资源文件夹。托管的 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上,所以请读 app.py 了解模型怎样加载和调用。
README 没有使用说明,所以页面和 app.py 才有真正的细节。
Qwen 团队制作的 Qwen-Image-Layered 模型的浏览器演示。模型名称暗示它以图层的方式处理图片。适合想不安装任何东西就试用的设计师和开发者。
由 Qwen 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:这个 Space 是 Qwen-Image-Layered 模型的官方浏览器演示,发布在 Hugging Face 的 Qwen 账号下。模型名称暗示它以图层的方式处理图片,但 README 除了名称之外没有补充任何内容。它是运行在 Hugging Face 硬件上的 Gradio 页面。
适合谁:如果你想在浏览器里试一个新的 Qwen 图像模型,它很适合设计师和图像编辑者。想读一个围绕它搭建的短应用的开发者也适用。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 平面设计师 | 在自己的图片上试这个模型 | 加载一张图片,看看页面返回什么
软件 | 开发者 | 阅读应用文件和依赖 | 打开仓库里的 app.py
研究 | 机器学习研究者 | 看模型在演示里的表现 | 在几张图片上对比结果
教育 | 学生 | 不用安装就能看到图像模型运行 | 打开 Space 并试试示例文件
如果你需要有文档的功能说明,可以跳过它,因为 README 没有使用说明。
用在哪里:
用途 | 谁用 | 得到什么
在线试用模型 | 设计师 | 在浏览器里得到模型的结果
阅读演示代码 | 开发者 | 一个简短的应用文件和依赖列表
运行自己的副本 | 爱折腾的人 | 同一个应用在你自己的电脑上
如何设置:在线页面什么都不需要。本地副本需要 Python 和 requirements.txt 里的包。
pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen-Image-Layered --repo-type space --local-dir Qwen-Image-Layered
cd Qwen-Image-Layered
pip install gradio==6.1.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:在应用所在文件夹启动它,或者直接打开在线 Space。添加一张图片,运行模型,看看返回了什么。因为 README 里没有说明,请读页面上的各项控件,一步一步试。
python app.py
示例:你添加一张图片,用默认设置运行演示。页面返回模型对这张图片的结果,你可以和原图对比。
新手与专家:如果你是新手,先用一张简单的图片试在线页面。先看到一个结果,能帮你判断这个模型是做什么的。
如果你熟悉这个领域,这个 Space 只点名了一个模型 Qwen-Image-Layered,并带有一个应用文件、一份依赖列表和一个资源文件夹。托管的 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上,所以请读 app.py 了解模型怎样加载和调用。
你添加一张图片
Gradio 应用把它交给模型
Qwen-Image-Layered 模型运行
你看到结果
注意事项:README 没有使用说明,所以页面和 app.py 才有真正的细节。
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 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen Image Layered 本页 | 542 | gradio | apache-2.0 | |
| MusicGen共有 gradio | 5,116 | gradio | cc-by-nc-4.0 | |
| Kokoro TTS共有 gradio | 3,556 | gradio | apache-2.0 | |
| Background Removal共有 gradio | 2,988 | gradio | mit | |
| Omni Image Editor共有 gradio | 2,922 | gradio | mit | |
| Diffusers Image Outpaint共有 gradio | 2,565 | gradio | 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。
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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。
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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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