Nome	Método Quant	Bits	Tamanho	Desc
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q2_K.gguf	q2_K	2	2.72 GB	Quantização em 2-bit. Significativa perda de qualidade. Não-recomendado.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q3_K_M.gguf	q3_K_M	3	3.52 GB	Quantização em 3-bit.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q3_K_S.gguf	q3_K_S	3	3.17 GB	Quantização em 3-bit.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_0.gguf	q4_0	4	4.11 GB	Quantização em 4-bit. Prefira usar o Q3_K_M
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_K_S.gguf	q4_K_S	4	4.14 GB	Quantização em 4-bit.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q3_K_L.gguf	q3_K_L	3	3.83 GB	Quantização em 3-bit com menor perda de qualidade.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_K_M.gguf	q4_K_M	4	4.37 GB	Quantização em 4-bit.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q4_1.gguf	q4_1	4	4.56 GB	Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_0.gguf	q5_0	5	5 GB	Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_1.gguf	q5_1	5	5.45 GB	Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_K_M.gguf	q5_K_M	5	5.14 GB	Quantização em 5-bit. Melhor performance. Recomendado.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q5_K_S.gguf	q5_K_S	5	5 GB	Quantização em 5-bit.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q6_K.gguf	q6_K	6	5.95 GB	Quantização em 6-bit.
boto-7B-v1.2-GGUF-unsloth.Q8_0.gguf	q8_0	8	7.7 GB	Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento.

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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### Instrução:
{prompt}

### Resposta:

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License: apache-2.0
Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

lucianosb/boto-7B-v1.2-GGUF

Boto 7B 1.2 - GGUF

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