🚀 Qari-OCR-0.3-SNAPSHOT-VL-2B-Instruct-merged量化模型

本项目是对Qari-OCR-0.3-SNAPSHOT-VL-2B-Instruct-merged模型的静态量化处理，提供了不同类型的量化文件，可用于图像到文本的转换任务。

📚 详细文档

模型信息

关于量化

这是对 https://huggingface.co/NAMAA-Space/Qari-OCR-0.3-SNAPSHOT-VL-2B-Instruct-merged 模型的静态量化。目前，加权/矩阵量化文件似乎不可用。如果在静态量化文件发布大约一周后它们仍未出现，可能我没有计划提供。你可以通过开启社区讨论来请求这些文件。

提供的量化文件

（按大小排序，不一定按质量排序。IQ量化通常比类似大小的非IQ量化更优）

这里有一张由ikawrakow提供的有用图表，比较了一些低质量量化类型（数值越低越好）：

此外，这里是Artefact2对此事的看法：https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

🚀 快速开始

如果你不确定如何使用GGUF文件，请参考 TheBloke的README 以获取更多详细信息，包括如何拼接多部分文件。

❓ 常见问题 / 模型请求

请访问 https://huggingface.co/mradermacher/model_requests 查看可能遇到问题的答案，或请求对其他模型进行量化。

🙏 致谢

感谢我的公司 nethype GmbH 允许我使用其服务器，并对我的工作站进行升级，使我能够在业余时间完成这项工作。此外，感谢 @nicoboss 让我使用他的私人超级计算机，使我能够提供更多、质量更高的矩阵量化文件。