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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。
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF 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
这个仓库放的是 RikiyaT 的 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型的 GGUF 转换版。它只是格式转换,不是新模型,权重也没有改动。里面有两个文件:一个 4 位文本模型,一个用于图像输入的视觉投影文件。
它适合用 llama.cpp 在本地运行模型、又想要一个能接收图像的小模型的人。这个模型是做什么用的,要看原模型的卡片。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 本地 AI | llama.cpp 用户 | 在配置一般的电脑上运行量化后的文本模型 | 在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件 |
| 软件 | 测试图像提示词的开发者 | 把文本文件和视觉投影文件配合使用 | 配上对应的投影文件发送图像提示词 |
| 研究 | 关注原模型的人 | 在 GGUF 运行环境里试用原检查点 | 看看权重在 llama.cpp 里表现如何 |
想要原始 safetensors 权重或评测结果的人,应该直接用原模型。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 文本提示词 | 本地模型用户 | 4 位文本模型的回复 |
| 图像提示词 | 开发者 | 带图像的回复,需要用到视觉投影文件 |
pip install -U huggingface_hub
hf download NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF
处理文本提示词时,在 llama.cpp 里运行文本文件。处理图像提示词时,用 --mmproj 选项传入对应的投影文件。卡片没有给出完整的运行命令,其余部分请查看 llama.cpp 的帮助。
| Tool | What it does |
|---|---|
| Q4_K_M 文件 | 存放 4 位文本模型,用 llama.cpp 制作 |
| mmproj 文件 | 存放用于图像输入的 F16 视觉投影文件 |
你下载这个仓库,在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件,用 --mmproj 加上投影文件,然后发送一张图片和一个问题。卡片没有给出示例提示词或输出。
GGUF 是 llama.cpp 这类工具可以加载的文件格式。你可以先下载文件,再用支持 GGUF 的应用打开文本文件。想知道这个模型是做什么的,请读原卡片。
转换从原始的 safetensors 检查点开始,再用 llama-quantize 做 Q4_K_M 量化。视觉投影文件保持 F16,以支持图像输入。作者没有对转换后的文件做评测或质量方面的声明。
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
由 NotCherry 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:这个仓库放的是 RikiyaT 的 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型的 GGUF 转换版。它只是格式转换,不是新模型,权重也没有改动。里面有两个文件:一个 4 位文本模型,一个用于图像输入的视觉投影文件。
适合谁:它适合用 llama.cpp 在本地运行模型、又想要一个能接收图像的小模型的人。这个模型是做什么用的,要看原模型的卡片。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
本地 AI | llama.cpp 用户 | 在配置一般的电脑上运行量化后的文本模型 | 在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件
软件 | 测试图像提示词的开发者 | 把文本文件和视觉投影文件配合使用 | 配上对应的投影文件发送图像提示词
研究 | 关注原模型的人 | 在 GGUF 运行环境里试用原检查点 | 看看权重在 llama.cpp 里表现如何
想要原始 safetensors 权重或评测结果的人,应该直接用原模型。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
文本提示词 | 本地模型用户 | 4 位文本模型的回复
图像提示词 | 开发者 | 带图像的回复,需要用到视觉投影文件
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF
如何使用:处理文本提示词时,在 llama.cpp 里运行文本文件。处理图像提示词时,用 --mmproj 选项传入对应的投影文件。卡片没有给出完整的运行命令,其余部分请查看 llama.cpp 的帮助。
Tool | What it does
Q4_K_M 文件 | 存放 4 位文本模型,用 llama.cpp 制作
mmproj 文件 | 存放用于图像输入的 F16 视觉投影文件
示例:你下载这个仓库,在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件,用 --mmproj 加上投影文件,然后发送一张图片和一个问题。卡片没有给出示例提示词或输出。
新手与专家:GGUF 是 llama.cpp 这类工具可以加载的文件格式。你可以先下载文件,再用支持 GGUF 的应用打开文本文件。想知道这个模型是做什么的,请读原卡片。
转换从原始的 safetensors 检查点开始,再用 llama-quantize 做 Q4_K_M 量化。视觉投影文件保持 F16,以支持图像输入。作者没有对转换后的文件做评测或质量方面的声明。
原始 safetensors 检查点
用 llama.cpp 转成 GGUF
文本模型量化为 Q4_K_M
视觉投影文件保持 F16
注意事项:
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF
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 4 KB
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