GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Réduire la mémoire d'un LLM avec bitsandbytes v1.0.0
Utilisez cette ressource pour charger un LLM en 8 ou 4 bits pour économiser la mémoire GPU
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install bitsandbytes-8bit-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 vous guide pour installer bitsandbytes avec Transformers, charger un modèle en 8 bits ou en 4 bits, puis vérifier la mémoire utilisée. Il couvre aussi l'affinage QLoRA et les optimiseurs 8 bits.
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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- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, chargement en 8 et 4 bits et vérification de la mémoire
- references/qlora-training.md, memory-optimization.md et quantization-formats.md : entraînement QLoRA, optimisation mémoire et formats
Pour qui
- Votre GPU n'a pas assez de mémoire pour charger un modèle
- Vous préparez un fine-tuning QLoRA
Pas pour qui
Étiquettes
- quantification
- mémoire
- qlora
- transformers
À propos
Vous dites
« Charge un modèle Llama 2 7B en 4 bits sur ma carte de 8 Go et vérifie la mémoire utilisée. »
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 charger un LLM en 8 ou 4 bits pour économiser la mémoire GPU
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/memory-optimization.md12,9 Ko
- references/qlora-training.md12,2 Ko
- references/quantization-formats.md10,5 Ko
- SKILL.md10,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/10-optimization/bitsandbytes
- Licence
- MIT
Notice
« quantizing-models-bitsandbytes » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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