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hqq-quantization

Quantização Half-Quadratic para LLMs sem dados de calibração. Use ao quantizar modelos para precisão de 4/3/2 bits sem necessidade de datasets de calibração, para workflows de quantização rápidos ou ao fazer o deploy com vLLM ou…

  • Skills
  • Investigação em IA
  • 0

Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

  1. Instale a skill (comando acima).
  2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
  3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/hqq-quantization && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__hqq-quantization.md -o .claude/skills/hqq-quantization/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

Idioma do conteúdo
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name: hqq-quantization
description: Half-Quadratic Quantization for LLMs without calibration data. Use when quantizing models to 4/3/2-bit precision without needing calibration datasets, for fast quantization workflows, or when deploying with vLLM or HuggingFace Transformers.
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [Quantization, HQQ, Optimization, Memory Efficiency, Inference, Model Compression]
dependencies: [hqq>=0.2.0, torch>=2.0.0]
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# HQQ - Half-Quadratic Quantization

Fast, calibration-free weight quantization supporting 8/4/3/2/1-bit precision with multiple 

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