Gptq
orchestra-research/ai-research-skills/10-optimization/gptq作者 orchestra-research773a52944ba4MIT13K 個星標收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日儲存庫3 個月前更新
Post-training 4-bit quantization for LLMs with minimal accuracy loss. Use for deploying large models (70B, 405B) on consumer GPUs, when you need 4× memory reduction with <2% perplexity degradation, or for faster inference (3-4× speedup) vs FP16. Integrates with transformers and PEFT for QLoRA fine-tuning.
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| 路徑 | 大小 | 類型 |
|---|---|---|
| references/calibration.md | 8 KB | text/markdown |
| references/integration.md | 2.7 KB | text/markdown |
| references/troubleshooting.md | 1.9 KB | text/markdown |
| SKILL.md | 11.3 KB | text/markdown |
來源與署名
來源：orchestra-research/ai-research-skills位於10-optimization/gptq提交773a529
授權條款： MIT
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