基础模型: Menlo/Ichigo-llama3.1-s-instruct-v0.4 数据集:

• homebrewltd/instruction-speech-whispervq-v2 语言:
• en 库名称: transformers 许可证: apache-2.0 量化者: mradermacher 标签:
• 声音语言模型
• 音频转文本
• torchtune

关于

这是https://huggingface.co/Menlo/Ichigo-llama3.1-s-instruct-v0.4的加权/重要性矩阵量化版本

静态量化文件可在https://huggingface.co/mradermacher/Ichigo-llama3.1-s-instruct-v0.4-GGUF获取

使用方法

如果不确定如何使用GGUF文件，请参考TheBloke的说明文档获取详细信息，包括如何合并多部分文件。

提供的量化版本

(按大小排序，质量不一定按此顺序。IQ量化通常优于相似大小的非IQ量化)

以下是ikawrakow提供的实用图表，比较了一些低质量量化类型的表现(数值越低越好):

Artefact2对此的看法: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

常见问题/模型请求

如有疑问或需要其他模型量化，请访问https://huggingface.co/mradermacher/model_requests

致谢

感谢我的公司nethype GmbH允许我使用其服务器，并为我的工作站提供升级，使我能在业余时间完成这项工作。特别感谢@nicoboss让我使用他的私人超级计算机，使我能够提供比原本可能更多、质量更高的重要性矩阵量化版本。