GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Quantification 4 bits des LLM avec AWQ v1.0.0
Utilisez cette ressource pour compresser un LLM en 4 bits avec AWQ pour une inférence plus rapide
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install awq-4bit-quantizationSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent installe AWQ, quantifie un modèle ou charge une version déjà quantifiée, puis configure la génération. Vous obtenez un modèle plus léger pour l'inférence, avec les points de vigilance sur le matériel et la précision.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, noyaux Triton ou CUDA et chargement de modèles
- references/advanced-usage.md : configuration de quantification avancée
- references/troubleshooting.md : erreurs fréquentes de quantification
Pour qui
- Un modèle 70B doit tenir sur une carte graphique de 24 Go
- Vous servez un modèle de chat avec vLLM et voulez réduire la latence
Pas pour qui
Étiquettes
- awq
- quantification
- llm
- inférence
À propos
Vous dites
« Quantifie notre modèle d'instructions en AWQ 4 bits pour le servir avec vLLM sur une RTX 4090. »
Skill publiée par davila7 sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de compresser un LLM en 4 bits avec AWQ pour une inférence plus rapide
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/advanced-usage.md8,1 Ko
- references/troubleshooting.md7,9 Ko
- SKILL.md8,5 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- davila7
- Source
- github.com/davila7/claude-code-templates/tree/f57964ebda91cdfb31755661ecea9395f30020f1/cli-tool/components/skills/ai-research/optimization-awq
- Licence
- MIT
Notice
« optimization-awq » (davila7, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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