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。
一个用 Gradio 搭的文字聊天助手,回复边写边流式显示,通过 Hugging Face Inference API 调用模型。适合想学怎么做聊天机器人的人当作小例子。
Ai Voice Assistant 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 pirates2029/ai-voice-assistant --repo-type space --local-dir ai-voice-assistant cd ai-voice-assistant
这是一个用 Gradio 搭的小型聊天助手。回复写到哪里就流式显示到哪里,模型调用走 Hugging Face Inference API。README 把它称作示例聊天机器人,尽管名字里有语音,但页面没有提到语音输入或输出。
想要一个简短、能跑的聊天机器人,用来阅读、运行或复制当起点的学习者和开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 软件 | 开发者 | 阅读 app.py,看流式聊天是怎么接起来的 | 把它当作自己机器人的基础 |
| 教育 | 学生 | 研究一个小型 Gradio 聊天机器人 | 改一个设置,看回复怎么变 |
| 产品 | 原型搭建者 | 在浏览器里快速试一个聊天想法 | 给同事看一个能用的聊天页面 |
如果你想要语音功能或完整的产品,可以跳过它,因为页面描述的只是基础的文字聊天。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 和助手聊天 | 任何人 | 边写边流式出现的回复 |
| 学习这种写法 | 开发者 | 一个可以阅读和改造的简短 Gradio 应用 |
pip install -U huggingface_hub hf download pirates2029/ai-voice-assistant --repo-type space --local-dir ai-voice-assistant cd ai-voice-assistant pip install gradio==6.31.0 pip install -r requirements.txt python app.py
这个仓库很小:一个 README、app.py 和 requirements.txt。页面没有说明是哪个模型在回答,也没有说明本地运行是否需要令牌。
在线使用时,打开这个 Space,在聊天里输入一条消息。在自己的电脑上,运行应用文件,然后在浏览器里打开 Gradio 提供的页面。页面没有列出其他命令。
| Tool | What it does |
|---|---|
| python app.py | 在你的电脑上启动 Gradio 聊天应用 |
你在聊天框里输入一个简短的问题。助手马上开始回复,答案一个词一个词地出现在屏幕上,而不是一次性整块出现。
如果你是新手,先在线打开这个 Space,问一个简单的问题,看看流式效果。然后打开 app.py,看看一个聊天页面其实只要多少代码。
如果你熟悉这个领域,这套技术栈是 Gradio、huggingface_hub 和 Inference API。页面没有给出模型名、系统提示词或限制,所以在判断行为之前请先读 app.py。
一个用 Gradio 搭的文字聊天助手,回复边写边流式显示,通过 Hugging Face Inference API 调用模型。适合想学怎么做聊天机器人的人当作小例子。
由 pirates2029 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:这是一个用 Gradio 搭的小型聊天助手。回复写到哪里就流式显示到哪里,模型调用走 Hugging Face Inference API。README 把它称作示例聊天机器人,尽管名字里有语音,但页面没有提到语音输入或输出。
适合谁:想要一个简短、能跑的聊天机器人,用来阅读、运行或复制当起点的学习者和开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 阅读 app.py,看流式聊天是怎么接起来的 | 把它当作自己机器人的基础
教育 | 学生 | 研究一个小型 Gradio 聊天机器人 | 改一个设置,看回复怎么变
产品 | 原型搭建者 | 在浏览器里快速试一个聊天想法 | 给同事看一个能用的聊天页面
如果你想要语音功能或完整的产品,可以跳过它,因为页面描述的只是基础的文字聊天。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
和助手聊天 | 任何人 | 边写边流式出现的回复
学习这种写法 | 开发者 | 一个可以阅读和改造的简短 Gradio 应用
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download pirates2029/ai-voice-assistant --repo-type space --local-dir ai-voice-assistant
cd ai-voice-assistant
pip install gradio==6.31.0
pip install -r requirements.txt
python app.py
这个仓库很小:一个 README、app.py 和 requirements.txt。页面没有说明是哪个模型在回答,也没有说明本地运行是否需要令牌。
如何使用:在线使用时,打开这个 Space,在聊天里输入一条消息。在自己的电脑上,运行应用文件,然后在浏览器里打开 Gradio 提供的页面。页面没有列出其他命令。
Tool | What it does
python app.py | 在你的电脑上启动 Gradio 聊天应用
示例:你在聊天框里输入一个简短的问题。助手马上开始回复,答案一个词一个词地出现在屏幕上,而不是一次性整块出现。
新手与专家:如果你是新手,先在线打开这个 Space,问一个简单的问题,看看流式效果。然后打开 app.py,看看一个聊天页面其实只要多少代码。
如果你熟悉这个领域,这套技术栈是 Gradio、huggingface_hub 和 Inference API。页面没有给出模型名、系统提示词或限制,所以在判断行为之前请先读 app.py。
你输入一条消息
Gradio 应用把它发给 Inference API
回复分段流回来
聊天窗口随到随显示
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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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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