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Quantifier un modèle sans données de calibration avec HQQ v1.0.0

Utilisez cette ressource pour quantifier un modèle en 4, 3 ou 2 bits sans jeu de calibration

Nouveau

  • 432 téléchargements
  • 220 mentions J'aime
  • 155 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install hqq-calibration-free-quantization-2

Sans 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 login

L'agent vous aide à configurer HQQ, à quantifier une couche ou un modèle complet avec Transformers, puis à l'utiliser normalement. Vous obtenez le code de configuration et les réglages des backends.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Quantifier un modèle sans données de calibration avec HQQ »

Caractéristiques

Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, configuration et quantification
  • references/advanced-usage.md et troubleshooting.md : backends et dépannage

Pour qui

  • Vous n'avez pas de données de calibration
  • Vous voulez quantifier vite pour tester plusieurs variantes

Pas pour qui

    Étiquettes

    • quantification
    • sans calibration
    • llm
    • bits

    À propos

    Vous dites

    « Quantifie ce modèle en 4 bits avec HQQ, sans jeu de calibration. »

    Carte de la skill « Quantifier un modèle sans données de calibration avec HQQ »

    Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de quantifier un modèle en 4, 3 ou 2 bits sans jeu de calibration
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/advanced-usage.md14,3 Ko
    • references/troubleshooting.md11,3 Ko
    • SKILL.md11,6 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/10-optimization/hqq
    Licence
    MIT

    Notice

    « hqq-quantization » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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