8 хвилин на сортування 1195 фото — інструмент Image Categorizer на базі локальних AI-моделей
Відповідає на питання: Як автоматично розкласти фотографії по папках за допомогою штучного інтелекту?
Програма Image Categorizer дозволяє автоматично розкласти знімки у папках за потрібними категоріями. Для роботи потрібні локальні AI-моделі через Ollama, що гарантує конфіденційність.
Зверніть увагу: Коли список категорій заповнюється, всі фото, що не підійшли, потрапляють у розділ Unsorted.
Умови: Максимальна кількість категорій обмежує список, після чого фото потрапляють у розділ Unsorted
Строки
- Повторне сортування займає кілька хвилин
- Опис 1195 фотографій тривав близько 80 хвилин, а сортування — 8 хвилин
Що зробити
- Клонуйте репозиторій за допомогою git clone
- Перейдіть у директорію проєкту та синхронізуйте залежності через uv sync
- Завантажте vision модель qwen3.6:35b та text модель mistral-small3.2:24b через ollama
- Запустіть сортування зразків за допомогою uv run python main.py samples --provider ollama
Куди звертатися: Через локальні AI-моделі, що працюють через Ollama
Звірено з першоджерелом 30.09.2026: Image Categorizer — sort a photo library with local vision models (github.com), опубліковано . На сторінці лише те, що там справді написано.
Що дослівно написано в першоджерелі (11)
«Sorts a folder of photos into categories using local AI models served by Ollama.»
«--max-categories caps the list: once it is full, photos that fit nothing go to Unsorted.»
«re-sorting takes minutes»
«1,195 photos took about 80 minutes to describe and 8 minutes to sort»
«Open the repository in Claude Code (or a similar agent) and ask it to follow SETUP.md.»
«git clone https://github.com/DrBenedictPorkins/image-categorizer.git»
«cd image-categorizer»
«uv sync»
«ollama pull qwen3.6:35b»
«ollama pull mistral-small3.2:24b»
«uv run python main.py samples --provider ollama»