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。
检查 Python 代码里的错误和风格问题,并重新格式化代码,用 Rust 编写以求速度。适合想把检查器和格式化工具合在一起用的 Python 开发者。
ruff 是一款 GitHub 上的开源项目,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 。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取,以 zip 压缩包下载。
git clone https://github.com/astral-sh/ruff.git cd ruff
Ruff 是一个面向 Python 的代码检查器和格式化工具,用 Rust 编写。检查器查找代码里的错误和风格问题,格式化工具整理代码的排版。项目称它速度极快。
Ruff 适合想用一个工具检查和整理代码的 Python 开发者,也适合重视统一风格的团队。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 软件开发 | Python 开发者 | 检查代码里的错误和风格问题 | 代码评审前扫描一个项目的文件 |
| 数据科学 | 写 Python 的分析师 | 保持脚本的排版整洁 | 分享前整理一份分析脚本 |
| 教育 | Python 老师 | 指出代码哪里偏离了 PEP 8 风格指南 | 向学生展示哪几行违反了风格指南 |
| 开源 | 维护者 | 让贡献的代码保持同一种风格 | 对每个贡献的文件套用同样的格式 |
不写 Python 的开发者可以跳过它。
笔记里只给出一种获取项目的方式,就是用 git 复制它的代码。
在终端里运行:
# 把项目复制到你的电脑 git clone https://github.com/astral-sh/ruff.git # 进入项目文件夹 cd ruff
检查器会读你的 Python 代码,指出可能的错误和风格问题,格式化工具则帮你重写排版。可以先试一件小事:检查一个你已有的脚本。
Ruff 用 Rust 编写,项目在一行简介里把速度放在最前面。它的主题标签指向静态分析和 PEP 8 这样的风格指南,所以它的检查和其他 Python 检查器处在同一个领域。
这个工具包只有项目的笔记和代码的指引,所以它本身不会运行任何东西。这里的 README 文字很短,规则和选项请去仓库里查看。
检查 Python 代码里的错误和风格问题,并重新格式化代码,用 Rust 编写以求速度。适合想把检查器和格式化工具合在一起用的 Python 开发者。
由 astral-sh 在 GitHub 上制作。这些说明是 Mindket 根据其 README 写的,项目自己的文件和许可证在它的仓库里。
它是什么:Ruff 是一个面向 Python 的代码检查器和格式化工具,用 Rust 编写。检查器查找代码里的错误和风格问题,格式化工具整理代码的排版。项目称它速度极快。
适合谁:Ruff 适合想用一个工具检查和整理代码的 Python 开发者,也适合重视统一风格的团队。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件开发 | Python 开发者 | 检查代码里的错误和风格问题 | 代码评审前扫描一个项目的文件
数据科学 | 写 Python 的分析师 | 保持脚本的排版整洁 | 分享前整理一份分析脚本
教育 | Python 老师 | 指出代码哪里偏离了 PEP 8 风格指南 | 向学生展示哪几行违反了风格指南
开源 | 维护者 | 让贡献的代码保持同一种风格 | 对每个贡献的文件套用同样的格式
不写 Python 的开发者可以跳过它。
如何设置:笔记里只给出一种获取项目的方式,就是用 git 复制它的代码。
新手与专家:检查器会读你的 Python 代码,指出可能的错误和风格问题,格式化工具则帮你重写排版。可以先试一件小事:检查一个你已有的脚本。
Ruff 用 Rust 编写,项目在一行简介里把速度放在最前面。它的主题标签指向静态分析和 PEP 8 这样的风格指南,所以它的检查和其他 Python 检查器处在同一个领域。
注意事项:这个工具包只有项目的笔记和代码的指引,所以它本身不会运行任何东西。这里的 README 文字很短,规则和选项请去仓库里查看。
git clone https://github.com/astral-sh/ruff.git
然后按它的 README 完成设置。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 3 KB
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。
Phips · 工具包
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。
openinterpreter · 工具包
新的 Rust 版 Open Interpreter,一个跑在终端里的编程智能体,基于 OpenAI 的 Codex。模型由你自己带,从 ChatGPT 或 API 密钥,到 Kimi K3、DeepSeek、GLM 或本地模型都行。它可以照搬另一个智能体的提示词和工具,来适配低成本模型。
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。