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。
在网页里把输入的文字转成语音,使用 Kyutai 的小型文字转语音模型,普通 CPU 就能运行,并可选择内置声音。适合不想用 GPU 的人。
Pocket TTS (CPU) 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 D3vShoaib/pocket-tts --repo-type space --local-dir pocket-tts cd pocket-tts
这是 PocketTTS 的 Gradio 网页界面,PocketTTS 是 Kyutai Labs 的文字转语音模型,约有 1 亿参数。模型为普通 CPU 设计,不需要显卡。仓库只有几个文件,包括 app.py 和 requirements.txt,这个 Space 运行在 Hugging Face 的免费 CPU 硬件上。
适合想听文字被朗读出来的人,也适合想要一个不用 GPU 的小型本地语音演示的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 内容创作 | 视频和播客创作者 | 把草稿脚本变成语音试听版 | 创作者粘贴脚本,选择声音 alba,听一听节奏。 |
| 软件 | 开发者 | 在本地运行轻量语音模型,并阅读界面是怎么接起来的 | 开发者安装依赖包,在笔记本上启动 app.py。 |
| 教育 | 老师和学习者 | 听短文被朗读出来 | 老师输入一句话,放给全班听。 |
| 无障碍 | 更喜欢听的读者 | 听文字,而不是读文字 | 读者粘贴一段文字,直接收听。 |
如果你需要自己的声音或录音棚级别的音质,可以跳过它,因为来源只列出了八种内置声音。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试听声音 | 任何人 | 页面里播放的语音,无需安装 |
| 本地运行 | 开发者 | 在自己电脑上的同一个界面,首个音频块的延迟很低 |
| 学习代码 | 学习者 | 一个简短的 app.py,把模型包进 Gradio 页面 |
pip install -U huggingface_hub hf download D3vShoaib/pocket-tts --repo-type space --local-dir pocket-tts cd pocket-tts pip install gradio==6.3.0 pip install -r requirements.txt python app.py
README 还给出了一行更短的依赖安装命令。
pip install gradio pocket-tts torch
打开 Space 页面,或者用下面的命令在本地启动应用。输入文字,选一个内置声音,然后生成语音。
python app.py
| Tool | What it does |
|---|---|
| app.py | 围绕 PocketTTS 模型启动 Gradio 界面 |
| 声音选择 | 从 alba、marius、javert、jean、fantine、cosette、eponine 或 azelma 中选一个 |
你输入一句短句,选默认声音 alba,让应用朗读。它会返回用这个声音朗读这句话的音频。
如果你是新手,先打开 Space 页面,输入一句话,试试默认声音 alba。然后换一个声音,听听差别。
如果你熟悉这个领域,这个模型很小,约 1 亿参数,并针对 CPU 使用做了调整。README 称在本地安装时首个音频块约 200 毫秒。免费托管 CPU 上的速度可能不同。
在网页里把输入的文字转成语音,使用 Kyutai 的小型文字转语音模型,普通 CPU 就能运行,并可选择内置声音。适合不想用 GPU 的人。
由 D3vShoaib 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:这是 PocketTTS 的 Gradio 网页界面,PocketTTS 是 Kyutai Labs 的文字转语音模型,约有 1 亿参数。模型为普通 CPU 设计,不需要显卡。仓库只有几个文件,包括 app.py 和 requirements.txt,这个 Space 运行在 Hugging Face 的免费 CPU 硬件上。
适合谁:适合想听文字被朗读出来的人,也适合想要一个不用 GPU 的小型本地语音演示的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
内容创作 | 视频和播客创作者 | 把草稿脚本变成语音试听版 | 创作者粘贴脚本,选择声音 alba,听一听节奏。
软件 | 开发者 | 在本地运行轻量语音模型,并阅读界面是怎么接起来的 | 开发者安装依赖包,在笔记本上启动 app.py。
教育 | 老师和学习者 | 听短文被朗读出来 | 老师输入一句话,放给全班听。
无障碍 | 更喜欢听的读者 | 听文字,而不是读文字 | 读者粘贴一段文字,直接收听。
如果你需要自己的声音或录音棚级别的音质,可以跳过它,因为来源只列出了八种内置声音。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
在线试听声音 | 任何人 | 页面里播放的语音,无需安装
本地运行 | 开发者 | 在自己电脑上的同一个界面,首个音频块的延迟很低
学习代码 | 学习者 | 一个简短的 app.py,把模型包进 Gradio 页面
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download D3vShoaib/pocket-tts --repo-type space --local-dir pocket-tts
cd pocket-tts
pip install gradio==6.3.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
README 还给出了一行更短的依赖安装命令。
pip install gradio pocket-tts torch
如何使用:打开 Space 页面,或者用下面的命令在本地启动应用。输入文字,选一个内置声音,然后生成语音。
python app.py
Tool | What it does
app.py | 围绕 PocketTTS 模型启动 Gradio 界面
声音选择 | 从 alba、marius、javert、jean、fantine、cosette、eponine 或 azelma 中选一个
示例:你输入一句短句,选默认声音 alba,让应用朗读。它会返回用这个声音朗读这句话的音频。
新手与专家:如果你是新手,先打开 Space 页面,输入一句话,试试默认声音 alba。然后换一个声音,听听差别。
如果你熟悉这个领域,这个模型很小,约 1 亿参数,并针对 CPU 使用做了调整。README 称在本地安装时首个音频块约 200 毫秒。免费托管 CPU 上的速度可能不同。
输入文字
选择内置声音
PocketTTS 模型在 CPU 上运行
音频在页面里播放
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 4 KB
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