quantizing-models-bitsandbytes
✓Quantisiert LLMs auf 8-Bit oder 4-Bit für eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Verwenden Sie diese Option, wenn der GPU-Speicher begrenzt ist, größere Modelle angepasst werden müssen oder schnellere Schlussfolgerungen gewünscht sind. Unterstützt die Formate INT8, NF4, FP4, QLoRA-Training und 8-Bit-Optimierer. Funktioniert mit HuggingFace Transformers.
Installation
SKILL.md
bitsandbytes reduces LLM memory by 50% (8-bit) or 75% (4-bit) with <1% accuracy loss.
| 8 GB | 3B | 4-bit | | 12 GB | 7B | 4-bit | | 16 GB | 7B | 8-bit or 4-bit | | 24 GB | 13B | 8-bit or 70B 4-bit | | 40+ GB | 70B | 8-bit |
QLoRA training guide: See references/qlora-training.md for complete fine-tuning workflows, hyperparameter tuning, and multi-GPU training.
Quantisiert LLMs auf 8-Bit oder 4-Bit für eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Verwenden Sie diese Option, wenn der GPU-Speicher begrenzt ist, größere Modelle angepasst werden müssen oder schnellere Schlussfolgerungen gewünscht sind. Unterstützt die Formate INT8, NF4, FP4, QLoRA-Training und 8-Bit-Optimierer. Funktioniert mit HuggingFace Transformers. Quelle: orchestra-research/ai-research-skills.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill quantizing-models-bitsandbytes- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-11
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist quantizing-models-bitsandbytes?
Quantisiert LLMs auf 8-Bit oder 4-Bit für eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Verwenden Sie diese Option, wenn der GPU-Speicher begrenzt ist, größere Modelle angepasst werden müssen oder schnellere Schlussfolgerungen gewünscht sind. Unterstützt die Formate INT8, NF4, FP4, QLoRA-Training und 8-Bit-Optimierer. Funktioniert mit HuggingFace Transformers. Quelle: orchestra-research/ai-research-skills.
Wie installiere ich quantizing-models-bitsandbytes?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill quantizing-models-bitsandbytes Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-11