AI Phone Leaderboard

AI Phone Leaderboard

在 Streamlit 仪表盘里查看和分析移动设备的 AI 基准结果，带有图表和筛选。适合想比较手机运行 AI 模型表现的人。

由 a-ghorbani 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。

简介

它是什么：AI Phone Leaderboard 是一个 Streamlit 仪表盘，用来查看和分析移动设备的 AI 基准结果。它的数据来自 Firebase Firestore 数据库，提供交互式图表和筛选。你可以在浏览器里直接打开，不用安装任何东西。

适合谁：它适合想比较不同手机运行 AI 负载表现的移动开发者、研究者和设备评测者，也适合想自己托管基准仪表盘的团队。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
移动开发 | 应用开发者 | 检查设备处理端侧 AI 的能力 | 按设备筛选结果
AI 研究 | 研究者 | 分析各款手机上的基准提交 | 用交互式图表比较各次运行
硬件评测 | 评测者 | 根据 AI 基准结果比较手机 | 按某项结果给设备排序

如果你不关心移动端 AI 性能，可以跳过它。

用在哪里：

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• 文件的本地副本，在 Windows、macOS 或 Linux 上用 Python 运行
• 你自己的 Hugging Face Space，用 Streamlit SDK 搭建

用途 | 适合谁 | 能得到什么
浏览基准结果 | 任何人 | 手机结果的交互式可视化
按设备筛选 | 研究者 | 缩小范围后的结果视图
托管仪表盘 | 开发者 | 连接自己 Firestore 数据的自有副本

如何设置：

• 一个网页浏览器，在线页面只需要它
• Python 3.10 或更新版本，本地副本才需要
• 一个带 Firestore 数据库的 Firebase 项目，自己的副本才需要
• 一个给仪表盘用的只读服务账号，其凭据不要放进 git
• 一个 Hugging Face 账号，用来部署你自己的 Space

1. 在 Hugging Face 上打开这个 Space 的页面，就能在线使用，不需要安装任何东西。
2. 想要本地副本，先安装 Hugging Face hub 包，再下载 Space 的文件。
3. 进入下载好的文件夹。
4. 安装 Streamlit 1.41.0，再安装 requirements.txt 里的包。
5. 用 streamlit run main.py 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download a-ghorbani/ai-phone-leaderboard --repo-type space --local-dir ai-phone-leaderboard
cd ai-phone-leaderboard
pip install streamlit==1.41.0
pip install -r requirements.txt
streamlit run main.py

README 给出了一条基于 make 的开发路线。

make venv
make setup-dev
make run

如果是你自己的副本，把 Firebase 凭据存成名为 FIREBASE_CREDENTIALS 的密钥，放在本地的密钥文件里，或 Space 的仓库密钥里。

如何使用：打开仪表盘，看可视化图表，用筛选器缩小结果范围。项目的 make 命令涵盖日常开发。

工具 | 作用
make help | 显示可用的命令
make setup-dev | 设置开发环境
make setup-prod | 设置生产环境
make run | 运行 Streamlit 应用
make lint | 运行代码检查器
make format | 用 black 格式化代码
make test | 运行测试
make clean | 清理缓存文件

示例：打开仪表盘，把结果筛选到某一个设备。图表会更新，只显示与之匹配的基准运行。

新手与专家：先打开 Space 页面，玩一玩筛选器。只有想要自己的仪表盘时，才需要设置 Firebase。

应用期望的 Firestore 集合按 benchmarks、v1、submissions 的层级排布，每次基准一份文档。每份文档里有 benchmarkResult、deviceInfo 和 metadata。README 建议用一个权限最小的、只读的专用服务账号，并且密钥永远不要进入 git。

手机提交基准结果
结果存进 Firebase Firestore
仪表盘用只读账号读取它们
Streamlit 显示图表和筛选器

注意事项：仪表盘只读取数据，凭据必须留在仓库之外。

• License: MIT
• Cost to run: 自己的副本需要一个带 Firestore 的 Firebase 项目和一个只读服务账号
• Data it reaches: Firestore 里的基准提交，包括设备信息，只读

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：127
• 构建方式：streamlit
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/a-ghorbani/ai-phone-leaderboard
• 文件：https://huggingface.co/spaces/a-ghorbani/ai-phone-leaderboard/tree/main

试用

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。