Исходная модель: https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2 Некоторые из этих квантов (Q3KXL, Q4KL и т. д.) представляют собой стандартный метод квантования, в котором вложения и выходные веса квантуются до Q8_0 вместо того, что обычно используется по умолчанию. Если модель больше 50 ГБ, она будет разделена на несколько файлов. Чтобы загрузить их все в локальную папку, запустите: Вы можете указать новый локальный каталог (EVA-Qwen2.5-72B-v0.2-Q8_0) или загрузить их все на месте (./) Щелкните, чтобы просмотреть информацию о Q40XX. Это НЕ* для разгрузки Metal (Apple) или GPU (nvidia/AMD/intel), только чипов ARM (и некоторых процессоров AVX2/AVX512). Если вы используете чип ARM, кванты Q40XX будут иметь существенное ускорение. Ознакомьтесь со сравнением скорости Q4044 в исходном запросе на включение. Чтобы проверить, какой из них лучше всего подойдет для вашего чипа ARM, вы можете проверить функции AArch64 SoC (спасибо EloyOn!). Если вы используете процессор с поддержкой AVX2 или AVX512 (обычно серверные процессоры и новейшие процессоры AMD Zen5) и не выполняете разгрузку на графический процессор, Q408_8 также может предложить хорошую скорость: Q408_8 предлагает хороший бонус для быстрой обработки и небольшой бонус для генерации текста. Отличная статья с диаграммами, показывающими различные…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: bartowski
Теги: gguf, generated_from_trainer
Лайков: 7 | Загрузок: 1,313
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
