metadata
language:
- pt
license: apache-2.0
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- mistral
- gguf
base_Model: unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit
Boto 7B 1.2 - GGUF
- Criador do Modelo: Luciano Santa Brígida
- Modelo Original: Boto-7B v1.2
Boto-7B é um modelo de linguagem de 7 bilhões de parâmetros, otimizado a partir do Mistral-7B-intruct-v0.3.
Confira os presets para usar com LM Studio.
Arquivos Incluídos
| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho | Desc |
|---|---|---|---|---|
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q2_K.gguf | q2_K | 2 | 2.72 GB | Quantização em 2-bit. Significativa perda de qualidade. Não-recomendado. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q3_K_M.gguf | q3_K_M | 3 | 3.52 GB | Quantização em 3-bit. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q3_K_S.gguf | q3_K_S | 3 | 3.17 GB | Quantização em 3-bit. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_0.gguf | q4_0 | 4 | 4.11 GB | Quantização em 4-bit. Prefira usar o Q3_K_M |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_K_S.gguf | q4_K_S | 4 | 4.14 GB | Quantização em 4-bit. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q3_K_L.gguf | q3_K_L | 3 | 3.83 GB | Quantização em 3-bit com menor perda de qualidade. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_K_M.gguf | q4_K_M | 4 | 4.37 GB | Quantização em 4-bit. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_1.gguf | q4_1 | 4 | 4.56 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_0.gguf | q5_0 | 5 | 5 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_1.gguf | q5_1 | 5 | 5.45 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_K_M.gguf | q5_K_M | 5 | 5.14 GB | Quantização em 5-bit. Melhor performance. Recomendado. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_K_S.gguf | q5_K_S | 5 | 5 GB | Quantização em 5-bit. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q6_K.gguf | q6_K | 6 | 5.95 GB | Quantização em 6-bit. |
| boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q8_0.gguf | q8_0 | 8 | 7.7 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. |
Observação: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM.
Template
### Instrução:
{prompt}
### Resposta:
Uploaded model
- Developed by: lucianosb
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
