Wr30a Deep 7B 0711 I1 GGUF

🚀 WR30a-Deep-7B-0711模型量化版本

本項目是對prithivMLmods/WR30a-Deep-7B-0711模型的量化版本，支持多語言，適用於文本生成推理、圖像字幕生成、光學字符識別等多種場景。

🚀 快速開始

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

✨ 主要特性

• 多語言支持：支持英語和中文。
• 多任務能力：適用於文本生成推理、圖像字幕生成、光學字符識別、智能字符識別等多種任務。
• 多種量化版本：提供多種不同大小和質量的量化版本供選擇。

📚 詳細文檔

模型信息

關於模型

這是 https://huggingface.co/prithivMLmods/WR30a-Deep-7B-0711 的加權/矩陣量化版本。

如需便捷的概述和下載列表，請訪問我們的 此模型頁面。

靜態量化版本可在 https://huggingface.co/mradermacher/WR30a-Deep-7B-0711-GGUF 獲取。

這是一個視覺模型 - mmproj文件（如果有）將位於 靜態倉庫 中。

提供的量化版本

（按大小排序，不一定按質量排序。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（數值越低越好）：

此外，這裡是Artefact2對此事的看法： https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

常見問題解答/模型請求

請訪問 https://huggingface.co/mradermacher/model_requests 獲取你可能有的問題的答案，以及如果你希望對其他模型進行量化。

📄 許可證

本模型使用apache-2.0許可證。

🙏 致謝

感謝我的公司 nethype GmbH 讓我使用其服務器，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，使我能夠提供比以往更多、質量更高的矩陣量化版本。