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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。
一个聊天页面,通过 WebGPU 在你的浏览器里用你自己的 GPU 运行 Meditor 语言模型,带本地缓存和实时速度显示。适合想要不用云 GPU 的私密聊天的人。
Meditor WebGPU Chat 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 Yo-Purple/meditor-webgpu --repo-type space --local-dir meditor-webgpu cd meditor-webgpu
Meditor WebGPU Chat 是一个静态网页,在你的浏览器里运行 Meditor 语言模型。模型权重下载到你的机器上,通过 WebGPU 在你自己的 GPU 上运行。不涉及云 GPU,作者说明你的提示词和回复都留在你的电脑上。
适合想用小模型做私密本地聊天的人,也适合想要一个带本地缓存的 WebGPU 推理可用示例的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 注重隐私的工作 | 普通用户 | 聊天时不把文字发给云服务 | 打开 Space 问一个简短的问题 |
| AI 开发 | 开发者 | 研究带缓存权重的浏览器内推理 | 阅读 index.html 和 wllama 文件 |
| 硬件测试 | 发烧友 | 看笔记本 GPU 怎样处理小模型 | 聊天时观察速度显示 |
浏览器不支持 WebGPU 的人可以跳过它,因为页面依赖 WebGPU。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 本地聊天 | 普通用户 | 在你自己 GPU 上生成的回复 |
| 模型对比 | 开发者 | 对小号和大号 Meditor 模型的直观感受 |
| 速度检查 | 发烧友 | 每秒 token 数和首个 token 时间 |
pip install -U huggingface_hub hf download Yo-Purple/meditor-webgpu --repo-type space --local-dir meditor-webgpu cd meditor-webgpu
Firefox 需要先在高级设置里打开 WebGPU,设置如下。
dom.webgpu.enabled = true
打开 Space 页面或本地的 index.html,选一个模型开始聊天。页面把权重保存在浏览器的私有文件存储里,所以之后再访问时不用重新下载。它还会显示实时速度数据、token 数量和你的 GPU 详情。页面提供下面这些模型。
你打开页面,选 4 位的 Meditor-1 Universal 模型,让它下载一次。然后你问一个简短的问题,在回复出现时观察每秒 token 数的显示。
如果你是新手,先从推荐的小模型开始,因为它下载最快。第一次加载之后,它会从浏览器缓存里快速启动。
如果你是专家,页面通过 WGSL 着色器在 GPU 上运行权重,并报告首个 token 时间和 token 数量。Meditor-2 模型是混合专家设计,总参数 3.4B,激活参数 1.8B。
一个聊天页面,通过 WebGPU 在你的浏览器里用你自己的 GPU 运行 Meditor 语言模型,带本地缓存和实时速度显示。适合想要不用云 GPU 的私密聊天的人。
由 Yo-Purple 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:Meditor WebGPU Chat 是一个静态网页,在你的浏览器里运行 Meditor 语言模型。模型权重下载到你的机器上,通过 WebGPU 在你自己的 GPU 上运行。不涉及云 GPU,作者说明你的提示词和回复都留在你的电脑上。
适合谁:适合想用小模型做私密本地聊天的人,也适合想要一个带本地缓存的 WebGPU 推理可用示例的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
注重隐私的工作 | 普通用户 | 聊天时不把文字发给云服务 | 打开 Space 问一个简短的问题
AI 开发 | 开发者 | 研究带缓存权重的浏览器内推理 | 阅读 index.html 和 wllama 文件
硬件测试 | 发烧友 | 看笔记本 GPU 怎样处理小模型 | 聊天时观察速度显示
浏览器不支持 WebGPU 的人可以跳过它,因为页面依赖 WebGPU。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
本地聊天 | 普通用户 | 在你自己 GPU 上生成的回复
模型对比 | 开发者 | 对小号和大号 Meditor 模型的直观感受
速度检查 | 发烧友 | 每秒 token 数和首个 token 时间
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download Yo-Purple/meditor-webgpu --repo-type space --local-dir meditor-webgpu
cd meditor-webgpu
Firefox 需要先在高级设置里打开 WebGPU,设置如下。
dom.webgpu.enabled = true
如何使用:打开 Space 页面或本地的 index.html,选一个模型开始聊天。页面把权重保存在浏览器的私有文件存储里,所以之后再访问时不用重新下载。它还会显示实时速度数据、token 数量和你的 GPU 详情。页面提供下面这些模型。
示例:你打开页面,选 4 位的 Meditor-1 Universal 模型,让它下载一次。然后你问一个简短的问题,在回复出现时观察每秒 token 数的显示。
新手与专家:如果你是新手,先从推荐的小模型开始,因为它下载最快。第一次加载之后,它会从浏览器缓存里快速启动。
如果你是专家,页面通过 WGSL 着色器在 GPU 上运行权重,并报告首个 token 时间和 token 数量。Meditor-2 模型是混合专家设计,总参数 3.4B,激活参数 1.8B。
你选一个模型
权重下载到浏览器存储
WebGPU 在你的 GPU 上运行它们
回复流式出现在页面里
注意事项:
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 |
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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。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
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op7418 · 技能
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zarazhangrui · 技能
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