# quantized-export

> Exportar um modelo fine-tuned promovido no formato de implementação adequado: safetensors fundidos, apenas LoRA, GGUF com imatrix ou FP8. Usar após um chec

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__wshobson-agents__quantized-export
- Tipo: Skills
- Categoria: Geral
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Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de geral. 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)

```bash
mkdir -p .claude/skills/wshobson-agents__quantized-export && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__wshobson-agents__quantized-export.md -o .claude/skills/wshobson-agents__quantized-export/SKILL.md
```

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

## Conteúdo

```
---
name: quantized-export
description: Export a promoted fine-tuned model in the right deployment format - merged safetensors, LoRA-only, GGUF with imatrix, or FP8. Use after a checkpoint passes promotion, when choosing a quantization format for a target device, or when an exported model fails its smoke test.
---

# Quantized Export

The last stop after `checkpoint-promotion`
hands off a `PROMOTE` verdict: a checkpoint
that cleared the four-stage gate still isn't
deployed until it's exported in the right
format for its target runtime and proven to
still work post-export. A `REJECT` verdict
ne

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```

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