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README.md

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 language:
-- en
+- pt
 license: apache-2.0
 tags:
 - text-generation-inference
@@ -11,6 +11,45 @@ tags:
 base_model: unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit
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+# Boto 7B 1.2 - GGUF
+- Criador do Modelo: [Luciano Santa Brígida](https://lucianosb.com.br/)
+- Modelo Original: [Boto-7B v1.2](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2)
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+Boto-7B é um modelo de linguagem de 7 bilhões de parâmetros, otimizado a partir do Mistral-7B-intruct-v0.3.
+
+Confira os [presets](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-GGUF/tree/main/presets) para usar com [LM Studio](https://lmstudio.ai/).
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+## Arquivos Incluídos
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+| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho  | Desc |
+| ---- | ---- | ---- | ---- | ----- |
+| [boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.q4_1.gguf) | q4_1 | 4 | 4.55 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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.q5_1.gguf) | q5_1 | 5 | 5.44 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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.q5_k_m.gguf) | q5_K_M | 5 | 5.13 GB | Quantização em 5-bit. Melhor performance. Recomendado. |
+| [boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.q5_k_s.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.q6_k.gguf) | q6_K | 6 | 5.94 GB | Quantização em 6-bit. |
+| [boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.q8_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF/blob/main/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. |
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+**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.
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+## Template
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+````
+### Instrução:
+{prompt}
+
+### Resposta:
+````
+
 # Uploaded  model
 
 - **Developed by:** lucianosb
@@ -19,4 +58,4 @@ base_model: unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit
 
 This mistral model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 
-[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
+[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)