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。
在浏览器里完整运行从 Kokoro-82M 蒸馏出来的 8M 参数小型语音合成声音,并附有对比各训练方案的音频样本。
Teacher in the Loop 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。
pip install -U huggingface_hub hf download MithrilMan/teacher-in-the-loop --repo-type space --local-dir teacher-in-the-loop cd teacher-in-the-loop
Teacher in the Loop 是一篇论文的演示和样本页面,这篇论文讲的是把 Kokoro-82M 语音模型蒸馏成 8M 参数的单声音小模型,涵盖英语和意大利语。三个已发布的声音完全在你的浏览器里运行,没有任何服务器参与计算。另一部分让你听音频样本,比较教师模型、其他解码器和新方案。
想听一个微型文字转语音模型在本地运行的语音研究者和开发者。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 语音研究 | 研究蒸馏的人 | 比较教师模型和 8M 学生模型 | 听每个模型朗读同一句话 |
| 软件 | 离线语音工具的开发者 | 试用能在单个 CPU 线程上运行的 int8 声音 | 在浏览器里试听一个小型声音的效果 |
| 教育 | 学习语音合成的学生 | 看文字如何先变成音素再变成语音 | 阅读各个部分是如何配合的 |
如果你需要其他语言的声音,可以跳过它,因为已发布的声音只涵盖英语和意大利语。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 试用已发布的声音 | 任何人 | 在浏览器里生成的语音 |
| 听样本 | 研究者 | 教师模型和各个学生方案对留出句子的音频 |
| 研究浏览器里的流程 | 开发者 | 一套可以阅读的客户端音素和 ONNX 声音方案 |
在线使用不需要安装任何东西。本地副本需要一个浏览器,以及下载时用到的少量 Python。
pip install -U huggingface_hub hf download MithrilMan/teacher-in-the-loop --repo-type space --local-dir teacher-in-the-loop cd teacher-in-the-loop
打开这个 Space 的页面,或打开本地副本里的 index.html。用 Try it 部分输入文字并听一个已发布的声音。用 Listen 部分播放每个方案的样本。
hf download MithrilMan/teacher-in-the-loop --repo-type space --local-dir teacher-in-the-loop
你打开页面,输入一句简短的英语,并选一个已发布的声音。页面把文字变成音素,并播放来自 8M 学生模型的语音。然后你打开样本,在各个方案之间比较同一句留出的句子。
蒸馏就是训练一个小模型去模仿大模型。第一步,在 Try it 部分输入一句简短的话,听听结果。
文字通过 Misaki 英语规则的 JavaScript 移植版和编译成 WebAssembly 的 eSpeak NG 变成音素。声音本身是一个 int8 的 ONNX 图,在 ONNX Runtime Web 上用单个 CPU 线程运行。样本涵盖 Kokoro 教师模型、Paradee 发布的解码器、作者重新运行的已发布方案,以及新方案。
在浏览器里完整运行从 Kokoro-82M 蒸馏出来的 8M 参数小型语音合成声音,并附有对比各训练方案的音频样本。
由 MithrilMan 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:Teacher in the Loop 是一篇论文的演示和样本页面,这篇论文讲的是把 Kokoro-82M 语音模型蒸馏成 8M 参数的单声音小模型,涵盖英语和意大利语。三个已发布的声音完全在你的浏览器里运行,没有任何服务器参与计算。另一部分让你听音频样本,比较教师模型、其他解码器和新方案。
适合谁:想听一个微型文字转语音模型在本地运行的语音研究者和开发者。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
语音研究 | 研究蒸馏的人 | 比较教师模型和 8M 学生模型 | 听每个模型朗读同一句话
软件 | 离线语音工具的开发者 | 试用能在单个 CPU 线程上运行的 int8 声音 | 在浏览器里试听一个小型声音的效果
教育 | 学习语音合成的学生 | 看文字如何先变成音素再变成语音 | 阅读各个部分是如何配合的
如果你需要其他语言的声音,可以跳过它,因为已发布的声音只涵盖英语和意大利语。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 得到什么
试用已发布的声音 | 任何人 | 在浏览器里生成的语音
听样本 | 研究者 | 教师模型和各个学生方案对留出句子的音频
研究浏览器里的流程 | 开发者 | 一套可以阅读的客户端音素和 ONNX 声音方案
如何设置:在线使用不需要安装任何东西。本地副本需要一个浏览器,以及下载时用到的少量 Python。
pip install -U huggingface_hub
hf download MithrilMan/teacher-in-the-loop --repo-type space --local-dir teacher-in-the-loop
cd teacher-in-the-loop
如何使用:打开这个 Space 的页面,或打开本地副本里的 index.html。用 Try it 部分输入文字并听一个已发布的声音。用 Listen 部分播放每个方案的样本。
hf download MithrilMan/teacher-in-the-loop --repo-type space --local-dir teacher-in-the-loop
示例:你打开页面,输入一句简短的英语,并选一个已发布的声音。页面把文字变成音素,并播放来自 8M 学生模型的语音。然后你打开样本,在各个方案之间比较同一句留出的句子。
新手与专家:蒸馏就是训练一个小模型去模仿大模型。第一步,在 Try it 部分输入一句简短的话,听听结果。
文字通过 Misaki 英语规则的 JavaScript 移植版和编译成 WebAssembly 的 eSpeak NG 变成音素。声音本身是一个 int8 的 ONNX 图,在 ONNX Runtime Web 上用单个 CPU 线程运行。样本涵盖 Kokoro 教师模型、Paradee 发布的解码器、作者重新运行的已发布方案,以及新方案。
在页面里输入文字
Misaki 规则和 eSpeak NG 生成音素
int8 的 ONNX 声音在单个 CPU 线程上运行
语音在你的浏览器里播放
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 5 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 |
|---|---|---|---|---|
| Teacher in the Loop 本页 | 3 | static | apache-2.0 | |
| Arena Leaderboard共有 static | 5,039 | static | apache-2.0 | |
| Browser共有 static | 533 | static | cc0-1.0 | |
| Model Pulse共有 static | 214 | static | apache-2.0 | |
| MTEB-BR Leaderboard共有 static | 126 | static | apache-2.0 | |
| Hub Stats共有 static | 65 | static | 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。
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。
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