awq-quantization

SKILLFlusso di lavorocommunity
v0.0.0Orchestra-ResearchMITAggiornato 3 mesi faFonte →

Activation-aware weight quantization for 4-bit LLM compression with 3x speedup and minimal accuracy loss. Use when deploying large models (7B-70B) on limited GPU memory, when you need faster inference than GPTQ with better accuracy preservation, or for instruction-tuned and multimodal models. MLSys

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12kStelle del repo
1Client
1Formati
3 mesi faUltimo aggiornamento
Skill
AutoreOrchestra-Research
Versione0.0.0
LicenzaMIT
CategoriaFlusso di lavoro
Formatiskill.md
PromptApri (vedi la scheda Prompt)
Compatibilità
Claude✓ Supportato
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Descrizione

Activation-aware weight quantization for 4-bit LLM compression with 3x speedup and minimal accuracy loss. Use when deploying large models (7B-70B) on limited GPU memory, when you need faster inference than GPTQ with better accuracy preservation, or for instruction-tuned and multimodal models. MLSys 2024 Best Paper Award winner.

Parole chiave
skillclaude

Nessuna copertura delle dipendenze

Questa voce non pubblica alcun pacchetto npm, quindi Forge non ha un albero delle dipendenze per essa. È una lacuna di copertura, non l'affermazione che non abbia dipendenze.