Downloads · 30 days
0
sdhaos/faiq-ai
faiq-ai is a machine learning model from sdhaos. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
Локальный MVP с двумя независимыми компонентами: Faiq для текста и Danish для речи. Компоненты не объединяются и не скачиваются приложением: они должны уже находиться в ./core и ./danish.
Downloads · 30 days
0
Access
Public
Updated Jul 22, 2026
Repo size
27.6 GB
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors27.6 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Локальный MVP с двумя независимыми компонентами: Faiq для текста и Danish для речи. Компоненты не объединяются и не скачиваются приложением: они должны уже находиться в ./core и ./danish.
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python run.py
API:
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
Компоненты загружаются лениво при первом запросе. На Apple Silicon Faiq автоматически использует локальный 4-битный runtime из runtime_models/faiq-4bit; он производно создан из ./core, не скачивает и не изменяет исходные файлы. На CUDA/CPU используется Transformers. Danish использует PyTorch с автоматическим MPS/CUDA/CPU.
Если Faiq runtime отсутствует, создать его из локальных файлов можно так:
python -m mlx_lm convert --hf-path ./core --mlx-path ./runtime_models/faiq-4bit --quantize --q-bits 4
GET /health — состояние приложения и флаги загрузки.GET /v1/models — публичные runtime-имена и происхождение моделей.POST /v1/audio/transcriptions — multipart file и необязательный language; только расшифровка.POST /v1/chat/completions — chat-compatible API, только stream=false.POST /v1/chat — простой внутренний chat endpoint.Голосовой сценарий всегда показывает расшифровку и ждёт подтверждения или полного редактирования перед отправкой в Faiq.
pytest -q
Тесты API не загружают веса. Реальное распознавание и генерация требуют установленного ML-стека и значительного объёма памяти.
Создайте бота через @BotFather и скопируйте токен в локальный .env:
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:replace-with-your-token
TELEGRAM_ALLOWED_USER_IDS=123456789
TELEGRAM_ALLOWED_USER_IDS необязателен, но рекомендован для личного MVP. Узнать свой числовой ID можно у @userinfobot.
Запустите long polling:
python run.py --telegram
Бот принимает текст, голосовые и аудиофайлы. Голос никогда автоматически не отправляется в Faiq: Telegram показывает расшифровку и предлагает «Отправить», «Редактировать», «Распознать снова» или «Отменить».