• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

GGUF quantization of LLMs with llama cpp скачать в хорошем качестве

GGUF quantization of LLMs with llama cpp 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
GGUF quantization of LLMs with llama cpp
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: GGUF quantization of LLMs with llama cpp в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно GGUF quantization of LLMs with llama cpp или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон GGUF quantization of LLMs with llama cpp в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



GGUF quantization of LLMs with llama cpp

Would you like to run LLMs on your laptop and tiny devices like mobile phones and watches? If so, you will need to quantize LLMs. LLAMA.cpp is an open-source library written in C and C++. It allows us to quantize a given model and run LLMs without GPUs. In this video, I demonstrate how we can quantize a fine-tuned LLM on a Macbook and run it on the same Macbook for inference. I quantize the fine-tuned Gemma 2 Billion parameter model that we fine-tuned in my previous tutorial but you can use the same steps for quantizing any other fine-tuned LLMs of your choice. MY KEY LINKS YouTube:    / @aibites   Twitter:   / ai_bites​   Patreon:   / ai_bites​   Github: https://github.com/ai-bites​ WHO AM I? I am a Machine Learning researcher/practitioner who has seen the grind of academia and start-ups. I started my career as a software engineer 15 years ago. Because of my love for Mathematics (coupled with a glimmer of luck), I graduated with a Master's in Computer Vision and Robotics in 2016 when the now happening AI revolution started. Life has changed for the better ever since. #machinelearning #deeplearning #aibites

Comments
  • LoRA (низкоранговая адаптация больших языковых моделей ИИ) для тонкой настройки моделей LLM 2 года назад
    LoRA (низкоранговая адаптация больших языковых моделей ИИ) для тонкой настройки моделей LLM
    Опубликовано: 2 года назад
  • Local RAG with llama.cpp 1 год назад
    Local RAG with llama.cpp
    Опубликовано: 1 год назад
  • Cheap mini runs a 70B LLM 🤯 1 год назад
    Cheap mini runs a 70B LLM 🤯
    Опубликовано: 1 год назад
  • Reverse-engineering GGUF | Post-Training Quantization 6 месяцев назад
    Reverse-engineering GGUF | Post-Training Quantization
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Which Quantization Method is Right for You? (GPTQ vs. GGUF vs. AWQ) 2 года назад
    Which Quantization Method is Right for You? (GPTQ vs. GGUF vs. AWQ)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Объяснение статьи QLoRA (Эффективная тонкая настройка квантованных LLM) 2 года назад
    Объяснение статьи QLoRA (Эффективная тонкая настройка квантованных LLM)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Quantizing LLMs - How & Why (8-Bit, 4-Bit, GGUF & More) 1 год назад
    Quantizing LLMs - How & Why (8-Bit, 4-Bit, GGUF & More)
    Опубликовано: 1 год назад
  • EASIEST Way to Fine-Tune a LLM and Use It With Ollama 7 месяцев назад
    EASIEST Way to Fine-Tune a LLM and Use It With Ollama
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Quantization in Deep Learning (LLMs) 2 года назад
    Quantization in Deep Learning (LLMs)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО? 1 месяц назад
    Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Когда газовая промышленность потерпела крах, мы выживали на солевых газах. 4 дня назад
    Когда газовая промышленность потерпела крах, мы выживали на солевых газах.
    Опубликовано: 4 дня назад
  • AWQ для квантования LLM 2 года назад
    AWQ для квантования LLM
    Опубликовано: 2 года назад
  • KIMI K2.5 AGENT SWARM is INSANE 37 минут назад
    KIMI K2.5 AGENT SWARM is INSANE
    Опубликовано: 37 минут назад
  • «Я хочу, чтобы Llama3 работала в 10 раз лучше, используя мои личные знания» — Local Agentic RAG с... 1 год назад
    «Я хочу, чтобы Llama3 работала в 10 раз лучше, используя мои личные знания» — Local Agentic RAG с...
    Опубликовано: 1 год назад
  • Инструкция по простой установке Llama.cpp на Windows 9 месяцев назад
    Инструкция по простой установке Llama.cpp на Windows
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Running LLMs on a Mac with llama.cpp 1 год назад
    Running LLMs on a Mac with llama.cpp
    Опубликовано: 1 год назад
  • Importing Open Source Models to Ollama 1 год назад
    Importing Open Source Models to Ollama
    Опубликовано: 1 год назад
  • Fine-tuning Llama 3.2 on Your Data with a single GPU | Training LLM for Sentiment Analysis 1 год назад
    Fine-tuning Llama 3.2 on Your Data with a single GPU | Training LLM for Sentiment Analysis
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code и Telegram 5 дней назад
    Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code и Telegram
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Quantize any LLM with GGUF and Llama.cpp 1 год назад
    Quantize any LLM with GGUF and Llama.cpp
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5