Erax VL 2B V1.5 GGUF

🚀 EraX-VL-2B-V1.5量化模型項目

EraX-VL-2B-V1.5量化模型項目提供了對基礎模型的靜態量化版本，支持多種語言，可應用於多模態、OCR等多個領域，為相關任務提供了高效且多樣化的選擇。

🚀 快速開始

若你不確定如何使用GGUF文件，請參考 TheBloke的README 獲取更多詳細信息，包括如何拼接多部分文件。

✨ 主要特性

• 多語言支持：支持越南語（vi）、英語（en）和中文（zh）。
• 多模態應用：適用於多模態任務，如圖像到文本、圖像文本到文本等。
• 量化版本：提供多種量化類型的版本，以滿足不同的性能和質量需求。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，暫不展示。

📚 詳細文檔

模型信息

關於量化版本

本項目是 https://huggingface.co/erax-ai/EraX-VL-2B-V1.5 的靜態量化版本。加權/矩陣量化文件可在 https://huggingface.co/mradermacher/EraX-VL-2B-V1.5-i1-GGUF 獲取。

提供的量化版本

（按大小排序，不一定代表質量。IQ量化通常優於類似大小的非IQ量化）

以下是ikawrakow提供的一張比較一些低質量量化類型的便捷圖表（值越低越好）：

另外，可參考Artefact2對此事的看法：https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

常見問題解答與模型請求

若你有相關問題或希望對其他模型進行量化，請查看 https://huggingface.co/mradermacher/model_requests。

🔧 技術細節

文檔未提供具體技術細節，暫不展示。

📄 許可證

本項目使用的許可證為apache - 2.0。

🙏 致謝

感謝我的公司 nethype GmbH 允許我使用其服務器，並對我的工作站進行升級，使我能夠在業餘時間完成這項工作。此外，感謝 @nicoboss 讓我使用他的私人超級計算機，使我能夠提供更多、質量更高的矩陣量化版本。