Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+inference: false
+language:
+- pt
+model_creator: 22H
+model_link: https://huggingface.co/22h/open-cabrita3b
+model_name: Open Cabrita 3B
+model_type: llama
+quantized_by: lucianosb
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# Sabiá 7B - GGUF
+- Criador do Modelo: [Maritaca AI](https://huggingface.co/maritaca-ai/)
+- Modelo Original: [Sabiá 7B](https://huggingface.co/maritaca-ai/sabia-7b)
+- Artigo: [Sabiá: Portuguese Large Language Models](https://arxiv.org/pdf/2304.07880.pdf)
+- Licença: É a mesma do modelo LLaMA-1's, restrigindo o uso do modelo apenas para fins de pesquisa acadêmica.
+
+## Arquivos Incluídos
+
+| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho | Desc |
+| ---- | ---- | ---- | ---- | ----- |
+| [sabia7b-q4_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/sabia-7b-GGUF/blob/main/sabia7b-q4_0.gguf) | q4_0 | 4 | 1.94 GB | Quantização em 4-bit. |
+| [sabia7b-q4_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/sabia-7b-GGUF/blob/main/sabia7b-q4_1.gguf) | q4_1 | 4 | 2.14 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
+| [sabia7b-q5_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/sabia-7b-GGUF/blob/main/sabia7b-q5_0.gguf) | q5_0 | 5 | 2.34 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
+| [sabia7b-q5_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/sabia-7b-GGUF/blob/main/sabia7b-q5_1.gguf) | q5_1 | 5 | 2.53 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
+| [sabia7b-q8_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/sabia-7b-GGUF/blob/main/sabia7b-q8_0.gguf) | q8_0 | 8 | 3.52 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.
+
+## Como executar com `llama.cpp`
+
+Usei o seguinte comando. Ajuste para suas necessidades:
+
+```
+./main -m ./models/sabia-7b/sabia7b-q5_1.gguf --color --temp 0.5 -n 256 -p "### Instrução: {comando} ### Resposta:"
+```
+
+Para compreender os parâmetros, veja [a documentação do llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/main/README.md)
+
+Experimente gratuitamente no Google Colab: (em breve...)
+
+## Sobre o formato GGUF
+
+GGUF é um novo formato introduzido pela equipe llama.cpp em 21 de agosto de 2023. É um substituto para o GGML, que não é mais suportado pelo llama.cpp.
+
+O principal benefício do GGUF é que ele é um formato extensível e à prova de futuro que armazena mais informações sobre o modelo como metadados. Ele também inclui código de tokenização significativamente melhorado, incluindo pela primeira vez suporte total para tokens especiais. Isso deve melhorar o desempenho, especialmente com modelos que usam novos tokens especiais e implementam modelos de prompt personalizados.
+
+Aqui está uma lista de clientes e bibliotecas que são conhecidos por suportar GGUF:
+
+- [llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp).
+- [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui), a interface web mais amplamente utilizada. Suporta GGUF com aceleração GPU via backend ctransformers - backend llama-cpp-python deve funcionar em breve também.
+- [KoboldCpp](https://github.com/LostRuins/koboldcpp), agora suporta GGUF a partir da versão 1.41! Uma poderosa interface web GGML, com aceleração total da GPU. Especialmente bom para contar histórias.
+- [LM Studio](https://lmstudio.ai), versão 0.2.2 e posteriores suportam GGUF. Uma GUI local totalmente equipada com aceleração GPU em ambos Windows (NVidia e AMD) e macOS.
+- [LoLLMS Web UI](https://github.com/ParisNeo/lollms-webui), agora deve funcionar, escolha o backend c_transformers. Uma ótima interface web com muitos recursos interessantes. Suporta aceleração GPU CUDA.
+- [ctransformers](https://github.com/marella/ctransformers), agora suporta GGUF a partir da versão 0.2.24! Uma biblioteca Python com aceleração GPU, suporte LangChain e servidor AI compatível com OpenAI.
+- [llama-cpp-python](https://github.com/abetlen/llama-cpp-python), suporta GGUF a partir da versão 0.1.79. Uma biblioteca Python com aceleração GPU, suporte LangChain e servidor API compatível com OpenAI.
+- [candle](https://github.com/huggingface/candle), adicionou suporte GGUF em 22 de agosto. Candle é um framework ML Rust com foco em desempenho, incluindo suporte GPU e facilidade de uso.
+- [LocalAI](https://github.com/go-skynet/LocalAI), adicionou suporte GGUF em 23 de agosto. LocalAI provê uma API Rest para modelos LLM e de geração de imagens.
+
+## Template
+
+````
+### Instrução:
+{prompt}
+
+### Resposta:
+````