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inference: false |
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language: |
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- pt |
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license: other |
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model_creator: 22H |
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model_link: https://huggingface.co/22h/open-cabrita3b |
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model_name: Open Cabrita 3B |
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model_type: llama |
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quantized_by: TheBloke |
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# Open Cabrita 3B - GGUF |
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- Criador do Modelo: [22h](https://huggingface.co/22h) |
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- Modelo Original: [Open Cabrita 3B](https://huggingface.co/22h/open-cabrita3b) |
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## Provided files |
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| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho | Desc | |
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| [ggml-opencabrita3b-q4_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q4_0.gguf) | q4_0 | 4 | 1.94 GB | Quantização em 4-bit. | |
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| [ggml-opencabrita3b-q4_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q4_1.gguf) | q4_1 | 4 | 2.14 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. | |
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| [ggml-opencabrita3b-q5_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q5_0.gguf) | q5_0 | 5 | 2.34 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. | |
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| [ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf) | q5_1 | 5 | 2.53 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. | |
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| [ggml-opencabrita3b-q8_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/open-cabrita3b-GGUF/blob/main/ggml-opencabrita3b-q8_0.gguf) | q8_0 | 8 | 3.52 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. | |
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**Observação**: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM. |
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## Como executar com `llama.cpp` |
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Usei o seguinte comando. Ajuste para suas necessidades: |
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./main -m ./models/open-cabrita3b/ggml-opencabrita3b-q5_1.gguf -n 128 -p "Instrução: Escreva um poema sobre Ciência e Tecnologia. Resposta: " |
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``` |
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Para compreender os parâmetros, veja [a documentação do llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/main/README.md) |
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