GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Quantifier un LLM en 4 bits avec AWQ v1.0.0
Utilisez cette ressource pour compresser un LLM en 4 bits pour l'inférence avec peu de perte de précision
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install awq-llm-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 vous guide pour quantifier un modèle avec AWQ ou charger un modèle déjà quantifié, puis générer du texte. Il explique quand préférer AWQ à GPTQ et comment configurer la quantification de votre propre modèle.
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, chargement et quantification
- references/advanced-usage.md et troubleshooting.md : réglages avancés et dépannage
Pour qui
- Vous voulez faire tourner un grand modèle sur une carte limitée
- Vous servez un modèle de chat avec vLLM et voulez le compresser
Pas pour qui
Étiquettes
- quantification
- 4 bits
- llm
- inférence
À propos
Vous dites
« Quantifie mon modèle Mistral 7B en 4 bits avec AWQ pour le servir avec vLLM. »
Skill publiée par Orchestra Research 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 pour l'inférence avec peu de perte de précision
- 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
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/10-optimization/awq
- Licence
- MIT
Notice
« awq-quantization » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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