Spaces:
Running
on
Zero
Running
on
Zero
title: Input Method Acceleration | |
emoji: 💻 | |
colorFrom: blue | |
colorTo: pink | |
sdk: gradio | |
sdk_version: 5.34.0 | |
app_file: app.py | |
pinned: true | |
license: mit | |
short_description: Chinese input method accelerator | |
# 台灣中文輸入法加速器(ZeroGPU + Gradio v5) | |
## 一、專案概述 | |
本示範結合多種小型中文語言模型,並透過 Hugging Face 的 **ZeroGPU**(H200)即時執行文字生成,模擬中文輸入法中的候選詞建議功能。 | |
## 二、主要功能 | |
… | |
4. **使用 GPU 生成建議**: | |
- 採用 **Beam Search**(`num_beams=M`)同時產出 M 條最可能的候選下段,並在 H200 上執行推理。 | |
… | |
## 三、運作原理 | |
- 點擊「使用 GPU 生成建議」時,函式會以 **Beam Search** 模式呼叫模型: | |
```python | |
outs = gen_pipe( | |
text, | |
max_new_tokens=K, | |
num_beams=M, | |
num_return_sequences=M, | |
do_sample=False, | |
early_stopping=True | |
) | |
## 四、部署步驟 | |
1. 在 Hugging Face Spaces 建立新 Space,框架選 **Gradio SDK**。 | |
2. 在 **Hardware** 欄位選擇 **Zero GPU**(需 PRO 帳號)。 | |
3. 設定 Python 版本為 3.10.13。 | |
4. 上傳 `app.py`、`requirements.txt`、`README.md`。Spaces 會自動安裝相依套件。 | |
5. 點擊 **Deploy**,即可線上使用。 | |
## 五、使用效益 | |
- **快速回應**:利用 GPU burst 提升生成速度。 | |
- **零門檻**:免本地 GPU,開發者與使用者皆可輕鬆試用。 | |
- **多模型對比**:可快速測試不同模型品質與效能。 | |
歡迎體驗高效、無痛的台灣中文輸入法下段建議 Demo! |