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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。
在浏览器标签页里用你自己的 GPU 运行 MiniCPM5 2B 模型,可以聊天,也能生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。适合想要免安装本地助手的人。
MiniCPM5 WebGPU 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 ProCreations/minicpm5-2b-webgpu --repo-type space --local-dir minicpm5-2b-webgpu cd minicpm5-2b-webgpu
这个 Space 在浏览器标签页里,用你自己的显卡运行 MiniCPM5 2B 语言模型。你可以和它聊天,也可以让它生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。它用的是专门打造的 WebGPU 运行时,所以模型的计算都留在你的 GPU 上。
如果你想要一个不用装软件的本地聊天和文档助手,或者想看看模型怎么在 WebGPU 上运行,它就适合你。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 网站开发 | 前端开发者 | 研究在 WebGPU 上运行的模型 | 看看运行时和它的基准测试说明 |
| 办公 | 经常写文档的人 | 让模型生成文档或表格 | 要一份工作簿草稿或一份简短的 PDF |
| 网页设计 | 业余爱好者 | 让它做一个小网站 | 要一个单页网站并检查代码 |
| 研究 | 模型研究者 | 在浏览器里测试推测解码 | 比较 Auto、On 和 Off 三种草稿设置 |
如果你的设备不支持 WebGPU,或者腾不出几个 GB 的下载空间,可以跳过它。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 本地聊天 | 任何人 | 一个在你 GPU 上运行的模型给出的回答 |
| 生成文档 | 办公用户 | 网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF |
| 测试运行时 | 开发者 | 了解 WebGPU 运行时及其设置 |
pip install -U huggingface_hub hf download ProCreations/minicpm5-2b-webgpu --repo-type space --local-dir minicpm5-2b-webgpu cd minicpm5-2b-webgpu
打开页面,在启动界面选好设置,然后开始聊天。之后你也可以在模型设置里改这些设置。DSpark 草稿模型有三种模式。
| Tool | What it does |
|---|---|
| Auto | 测量草稿成本,草稿更慢时切回普通解码 |
| On | 强制使用 DSpark 模型起草 |
| Off | 跳过 DSpark 的下载和分配 |
你可以问它,"Make a one-page website for a small bakery." 模型会在聊天里写出页面代码。README 提到有一次生成的页面需要修改,所以使用之前请先检查结果。
如果你是新手,先用较新的桌面浏览器打开这个 Space,让模型下载一次。然后先聊几句,再让它做文档。
如果你熟悉这个领域,运行时是针对 42 层 Llama 架构的 JavaScript 和 WGSL,每一层都在 GPU 上,没有 WASM 推理二进制文件。它使用 Q8_0 权重,KV 缓存可以设成四种精度之一,从 FP32 一直到 4 位。DSpark 加入了推测解码:草稿模型最多提出七个 token,主模型一次检查它们。作者说它并不总能带来加速。
在浏览器标签页里用你自己的 GPU 运行 MiniCPM5 2B 模型,可以聊天,也能生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。适合想要免安装本地助手的人。
由 ProCreations 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:这个 Space 在浏览器标签页里,用你自己的显卡运行 MiniCPM5 2B 语言模型。你可以和它聊天,也可以让它生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。它用的是专门打造的 WebGPU 运行时,所以模型的计算都留在你的 GPU 上。
适合谁:如果你想要一个不用装软件的本地聊天和文档助手,或者想看看模型怎么在 WebGPU 上运行,它就适合你。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
网站开发 | 前端开发者 | 研究在 WebGPU 上运行的模型 | 看看运行时和它的基准测试说明
办公 | 经常写文档的人 | 让模型生成文档或表格 | 要一份工作簿草稿或一份简短的 PDF
网页设计 | 业余爱好者 | 让它做一个小网站 | 要一个单页网站并检查代码
研究 | 模型研究者 | 在浏览器里测试推测解码 | 比较 Auto、On 和 Off 三种草稿设置
如果你的设备不支持 WebGPU,或者腾不出几个 GB 的下载空间,可以跳过它。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 得到什么
本地聊天 | 任何人 | 一个在你 GPU 上运行的模型给出的回答
生成文档 | 办公用户 | 网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF
测试运行时 | 开发者 | 了解 WebGPU 运行时及其设置
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download ProCreations/minicpm5-2b-webgpu --repo-type space --local-dir minicpm5-2b-webgpu
cd minicpm5-2b-webgpu
如何使用:打开页面,在启动界面选好设置,然后开始聊天。之后你也可以在模型设置里改这些设置。DSpark 草稿模型有三种模式。
Tool | What it does
Auto | 测量草稿成本,草稿更慢时切回普通解码
On | 强制使用 DSpark 模型起草
Off | 跳过 DSpark 的下载和分配
示例:你可以问它,"Make a one-page website for a small bakery." 模型会在聊天里写出页面代码。README 提到有一次生成的页面需要修改,所以使用之前请先检查结果。
新手与专家:如果你是新手,先用较新的桌面浏览器打开这个 Space,让模型下载一次。然后先聊几句,再让它做文档。
如果你熟悉这个领域,运行时是针对 42 层 Llama 架构的 JavaScript 和 WGSL,每一层都在 GPU 上,没有 WASM 推理二进制文件。它使用 Q8_0 权重,KV 缓存可以设成四种精度之一,从 FP32 一直到 4 位。DSpark 加入了推测解码:草稿模型最多提出七个 token,主模型一次检查它们。作者说它并不总能带来加速。
浏览器获取模型文件
WebGPU 运行时把它们载入你的 GPU
DSpark 可能提前起草几个 token
主模型检查它们并流式输出文字
注意事项:
Title: 在 Apple M4 Max 上的解码速度,256 个 token
散文,旧运行时: 58 tok/s
散文,专用运行时: 107 tok/s
散文,DSpark Auto: 104 tok/s
JavaScript,专用运行时: 104 tok/s
JavaScript,DSpark Auto: 164 tok/s
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 |
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| MiniCPM5 WebGPU 本页 | 9 | static | apache-2.0 | |
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| Supertonic 3 (TTS)共有 static | 291 | static | openrail |
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。
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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。
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