hr98w/jev-visual

来源
GitHub
首次上榜日期
领域
模型推理
GitHub 星标数
22
主要语言
Python

本页介绍外部开源仓库,并非 HDATF 产品。

hr98w/jev-visual

它做什么

这是一个面向Apple Silicon的教学实验,使用Qwen3.5和MLX对候选输出评分,回答关于同一图像的多个问题。它包含本地浏览器界面、CLI和HTTP API。

对 ATF 的帮助

LabChin在规划本地视觉实验时,可以参考其视觉分类演示和已记录的局限。

许可证

MIT 宽松许可。保留版权声明即可商用和修改。

同领域的其他仓库

  • featherless-ai/simple-jev
    使用兼容的开放模型进行结构化分类和评分,无需训练单独的分类头。服务器根据下一词元的logits构建包含选项、标准评分或真伪与证据支持判断的JSON,而不是让模型生成JSON文本。
  • anthropics/uplifting-biomolecular-modeling
    这是一组面向固定上游版本的蛋白质和基因组机器学习工具的推理优化套件。它是参考发布,不再维护,也不接受贡献。
  • bespokelabsai/nimble
    这是分享类型化决策模型的数据筛选、训练和服务方法的项目。它接收文本和问题模式,选择选项或真假答案,并返回允许答案的概率。
  • TheoLeeCJ/openjev
    这是一个直接读取类型化选项概率、而非生成回答文本的开放模型实验。它探索Jev的接口模式,并不复现其未公开的模型或训练。
  • NandhaKishorM/laya
    这是多语言决策引擎,通过一次前向传播回答关于文本、邮件、工单或JSON的类型化问题。路由器为每个请求选择检查点。

只收录进入 Trendshift 排行榜的仓库,榜单仅用于寻找候选项目,不转载名次。说明、许可证和星标数来自各 GitHub 仓库。解读是我们自己的判断。我们尚未测试这些项目,上榜并不证明质量。

在 GitHub 上查看 (在新标签页中打开)