Skip to main content

=?unknown-8bit?b?5LiA5LiqQUnlt6XlhbfljIXvvIzluK7liqnnlKjmiLflv6vpgJ/osIPnlKjlsI/mgJ3moYbmnrbvvIhYaWFvdGhpbmvvvInnm7jlhbPmjqXlj6PjgII=?=

Project description

Xiaothink Python ������������������

License Xiaothink ���������������������������������NLP���������������AI������������������������������������������������������������������������������������Xiaothink Python ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������

  1. ������
  2. ������������������
  3. ������������������������������������
  4. ��������������������������� (img_zip)
  5. ������������������
  6. ������������

������

������������������������ pip ������ Xiaothink ���������

pip install xiaothink

���������������������������������2025���7���17������������������������������������WebAI���������������������AI���������������������������������������������������������������


License

This project is licensed under the Apache License, Version 2.0 - see the LICENSE file for details.

The NOTICE file contains additional attribution information for the proprietary technologies included in this module.


���������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������������������������������������������

������������������������������

������������

import xiaothink.llm.inference.test_formal as tf

model = tf.QianyanModel(
    ckpt_dir=r'path/to/your/t6_model',
    MT='t6_beta_dense',
    vocab=r'path/to/your/vocab'# vocab������������������������������������
)

while True:
    inp = input('������������')
    if inp == '[CLEAN]':
        print('���������������������\n\n')
        model.clean_his()
        continue
    re = model.chat_SingleTurn(inp, temp=0.32)  # ������ chat_SingleTurn ������������������
    print('\n������������', re, '\n')

������������

������������������������������

������������

import xiaothink.llm.inference.test_formal as tf

model = tf.QianyanModel(
    ckpt_dir=r'path/to/your/t6_model',
    MT='t6_beta_dense',
    vocab=r'path/to/your/vocab'# vocab������������������������������������
)

while True:
    inp = input('������������')
    if inp == '[CLEAN]':
        print('���������������������\n\n')
        model.clean_his()
        continue
    re = model.chat(inp, temp=0.32)  # ������ chat ������������������
    print('\n������������', re, '\n')

������������

���������������������������������������

������������

import xiaothink.llm.inference.test as test

MT = 't6_beta_dense'
m, d = test.load(
    ckpt_dir=r'path/to/your/t6_model',
    MT='t6_beta_dense',
    vocab=r'path/to/your/vocab'# vocab������������������������������������
)

inp='���������'
belle_chat = '{"conversations": [{"role": "user", "content": {inp}}, {"role": "assistant", "content": "'.replace('{inp}', inp)    # t6���������������������������������������������instruct������
inp_m = belle_chat

ret = test.generate_texts_loop(m, d, inp_m,    
                               num_generate=100,
                               every=lambda a: print(a, end='', flush=True),
                               temperature=0.32,
                               pass_char=['���'])    #������t6���������������<unk>������

������������������������������������������������ model.chat ������������������������������������������������������������������������������ test.generate_texts_loop ���������** ��������������� model.chat_SingleTurn ������������������������������������ **


������������������������������������

���������������

���1.2.0������������������������������������������������������

  1. ���������������������(img_zip)������������������������token������������������������������
  2. ������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������������������

  • ������������������������������������������������������������
  • ������img_zip������������������������������������������
  • ������������������������������

������������������������

���������������������������������������������������������������������������������������

from xiaothink.llm.inference.test_formal import QianyanModel

if __name__ == '__main__':
    model = QianyanModel(
        ckpt_dir=r'path/to/your/vision_model',
        MT='t6_standard_vision',  # ���������������������������������
        vocab=r'path/to/your/vocab.txt',
        imgzip_model_path='path/to/img_zip/model.keras'  # ������img_zip������������
    )

    temp = 0.28  # ������������
    
    while True:
        inp = input('������������')
        if inp == '[CLEAN]':
            print('���������������������\n\n')
            model.clean_his()
            continue
        # ������chat_vision������������
        ret = model.chat_vision(inp, temp=temp, pre_text='', pass_start_char=[])
        print('\n������������', ret, '\n')

���������������

  • ������������������������ chat_vision ��������������������� chat���������������������������������
  • ���������������������������������������������img_zip���������������������������
  • ���������������������������������������������������������token������

������������������

���������������������������������

  1. img2ms���������������������������������������

    description = model.img2ms('path/to/image.jpg', temp=0.28)
    print(description)
    
  2. img2ms_vision������������������������������������

    description = model.img2ms_vision('path/to/image.jpg', temp=0.28, max_shape=224)
    print(description)
    

������������������

������������������������������������������������

<img>���������������URL</img>������������������������

������������������������������������������������������������������������������������������

���������������

  1. ������������������������������������������������������
  2. ������������������������������������������������������
  3. img_zip���������������������������������������������

��������������������������� (img_zip)

img_zip ���������������������������������������������/������������������������������������������������������������������������������������������

1. ���������������������

python -m xiaothink.llm.img_zip.img_zip

���������������������������������������������

===== img_zip ������������������������ =====
���������.keras������������: path/to/your/imgzip_model.keras
������������������!

���������������:
1. ������������
2. ������������
3. ������������
4. ������������
0. ������

��������� (0-6): 

2. Python ������������

from xiaothink.llm.img_zip.img_zip import ImgZip

# ���������������
img_zip = ImgZip(model_path='path/to/your/imgzip_model.keras')

# ������������
compressed_path = img_zip.compress_image(
    img_path='input.jpg',
    patch=True,  # ������������������������
    save_path='compressed_img'  # ������������������
    ability=0.02,# 1.2.5���������������������������������������0.02������ability���0������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������
)

# ������������������: compressed_img.npy ��� compressed_img.shape

# ������������
img_zip.decompress_image(
    compressed_input='compressed_img',  # ������������������
    patch=True,  # ������������������������
    save_path='decompressed.jpg'  # ������������
)

# ������������
compressed_paths, metadata_path = img_zip.compress_video(
    video_path='input.mp4',
    output_dir='compressed_video',  # ������������
    patch=True  # ������������������������
)

# ������������
img_zip.decompress_video(
    compressed_dir='compressed_video',  # ������������������
    output_path='decompressed.mp4'  # ������������
)

# ������������������������
img_array = img_zip.image_to_array('input.jpg')
img_zip.save_image_array(img_array, 'image_array.npy')

# ���������������������
loaded_array = img_zip.load_image_array('image_array.npy')
img = img_zip.array_to_image(loaded_array)
img.save('restored.jpg')

3. ������������������

  1. ������������ (compress_image)

    • patch=True: ������������������80x80���������������
    • ������������������: .npy (������������) ��� .shape (������������������)
  2. ������������ (decompress_image)

    • ������.npy���.shape������������
    • ������������������������
  3. ������������ (compress_video/decompress_video)

    • ������������������������������������
    • ���������������������������������������������
    • ������������������������������������

4. ������������

������ ������ ������
model_path str img_zip������������ (.keras������)
patch bool ������������������������ (���������True)
save_path str ������������������������
img_path str ������������������
video_path str ������������������
output_dir str ������������������
output_path str ������������������

5. ������������������

  1. ������������:

    • ���������������������80x80���
    • ���������������������������������
    • ������������������������
  2. ������������:

    • ������������������������������
    • ������������������������ (fps, ���������)
    • ������������������������������������
  3. ������������:

    • ���������������������������������
    • ���������������������������������������
  4. ������������:

    • ���������������������������
    • ���������������������������

6. ������������

  1. ������������80x80������������������������������������ (patch=True)
  2. ���������������������������������������������������������
  3. ���������������������������������������
  4. ������������������������������������������

������������Xiaothink������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������AI���������������������������������������


������������������

���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������������

  • ���������������������������������Xiaothink T6������������������������������������
  • ���������������������������������������������������������������������������������
  • ���������������������������������������������������
  • ������������������������������������������������Xiaothink-T6-0.15B-ST

������������

from xiaothink.llm.inference.test_formal import *
from xiaothink.llm.tools.classify import *

if __name__ == '__main__':
    # ���������������������������
    model = QianyanModel(
        ckpt_dir=r'path/to/your/t6_model',  # ������������������  ������������_ST���������
        MT='t6_standard',  # ������������������������������������
        vocab=r'path/to/your/vocab.txt',  # ���������������
        use_patch=0  # ������������������������������������������
    )
    
    # ���������������������������������������������������������
    cmodel = ClassifyModel(model)
    
    # ������������������������������������
    while True:
        inp = input('���������������')
        res = cmodel.emotion(inp)  # ������������������������
        print(res)  # ������������������������

������������

  1. ���������������������������������������QianyanModel������������������������������������
  2. ���������������������������������������������t6_standard���������������������������������������������
  3. ������������������������{'������': 0.6667, '������': 0.1667, '������': 0.1667}

������������������������������������������MT������������������������������form���������prompt������������������������

��������������������������������� mt ������ form ������
Xiaothink-T6-0.08B mt='t6_beta_dense' form=1
Xiaothink-T6-0.15B mt='t6_standard' form=1
Xiaothink-T6-0.02B mt='t6_fast' form=1
Xiaothink-T6-0.5B mt='t6_large' form=1
Xiaothink-T6-0.5B-pretrain mt='t6_large' form='pretrain'

������������

������ 1.2.5 (2025-09-02)

  • ���������������
    • ImgZIP���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

������ 1.2.4 (2025-08-30)

  • ���������������
    • ���������������ImgZIP���������������������������������from xiaothink.llm.img_zip.img_zip import ImgZip

������ 1.2.3 (2025-08-30)

  • ���������������
    • ���������Xiaothink-T6-0.02B���������������MT='t6_fast'���
    • ���������Xiaothink-T6-0.5B���������������MT='t6_large'���
    • ���model.chat������������������form='pretrain'������������t6������������������������������������form=1���������������������������form='pretrain'

������ 1.2.2 (2025-08-18)

  • ���������������
    • ���������������������������������ClassifyModel������������������������������
    • ������xiaothink.llm.tools.classify������������������������������������������������������
    • ������cmodel.emotion(inp)���������������������������������������

������ 1.2.1 (2025-08-16)

  • ���������������
    • ���������Xiaothink-T6-0.15B���������������MT='t6_standard'���

������ 1.2.0 (2025-08-08)

  • ������������������

    • ���������������������������������������������������������������������
    • ���������������������token(img_zip) + ���������������������������������
    • ������������������������������������������������������������������
  • ���������������

    • model.chat_vision���������������������������������
    • model.img2ms������������������������������������������
    • model.img2ms_vision������������������������������������������������max_shape���������
  • ���������������

    • ������ xiaothink.llm.img_zip.img_zip ���������������
    • ���������������������������������������
    • ���������������������������������������
  • ���������������

    • ������������������������ chat_vision ������
    • ���������������������img_zip���������������
    • ���������������������������������

������ 1.1.0 (2025-08-02)

  • ���������������

    • ������img2ms���ms2img������������������������������������������������
    • ������������������������AI���������������tokens
    • ������������������������������������������������+���������
    • test_formal������������������������������AI���������������tokens������������������������������������������������
  • ���������������

    • ���������������������������img_zip������
    • ������80x80x3������������������������
    • ������������96������������������������.7z���������������10%���������������
  • ���������������

    • ������������������<img>{image_path}</img>������������������
    • ���������������������������img_zip������������
    • ���������������������������������������������������������������

������������ Xiaothink Python ���������������������������������������

������������������������������������������������������xiaothink@foxmail.com���

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

xiaothink-1.2.5.2.tar.gz (57.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

xiaothink-1.2.5.2-py3-none-any.whl (52.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file xiaothink-1.2.5.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: xiaothink-1.2.5.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 57.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.0.1 CPython/3.8.10

File hashes

Hashes for xiaothink-1.2.5.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 7f0ade00a9099962f9849aeb6c02080f1c359c72512d1cab533b7b85d734a8bb
MD5 c9d85fcb53597b3a2e4aa9088432000b
BLAKE2b-256 b55c1e020be8398b5a50c4deca16b50ae3c577a741702fe6703b698274220ed0

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file xiaothink-1.2.5.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: xiaothink-1.2.5.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 52.6 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.0.1 CPython/3.8.10

File hashes

Hashes for xiaothink-1.2.5.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9139d0d0d21d8eaca21db1522a4df4b177e110628c71bf8bcfb5ae537d8616f8
MD5 643fb5fa28e02fa94bc90bd7c70cfd9e
BLAKE2b-256 c032ff27b363cf75a158bbdd340501740368ad1bcfcff066a459b8047c9ac4e2

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page