Pre-Quantized Checkpoints: Gemma 4 models
Los mantenedores suelen responder en 2 días
@yueshen2016 ya está trabajando en esto.
Desde el 16/4/2026.
Evaluación
Este issue todavía no se ha evaluado.
Descripción
Detailed description of the requested feature
It would be great to have gemma 4 models in your published optimized models (i.e. https://huggingface.co/collections/nvidia/inference-optimized-checkpoints-with-model-optimizer).
Timeline
Soon, but not blocking.
Describe alternatives you've considered
Target hardware/use case
For me, a 5080 for local inference. But it would be broadly useful for anyone running gemma 4 models.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 5.3k
- Forks
- 745
- Merge medio
- 4 d 2 h
- PR fusionados (30 d)
- 160
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de NVIDIA/Model-Optimizer
-
[Bug] modelopt-mcp: all launcher subprocesses hang when the server runs as a stdio MCP server — missing stdin=DEVNULLPosiblemente ocupada @ChenhanYu la tomó hace 12 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2551 · 1 comentario · 1 asignado ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
Puzzletron Progress 6/8 (calculating one block scores) takes 10 to 20 times more than in tutorialQuizá libre de nuevo @tejasng053 la tomó hace 19 días y no hay ningún pull request abierto. Abiertobug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
NVIDIA/Model-Optimizer#1667 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 72/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2810 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
test_cast_fp4_impl_gpu_mem is flaky on Jetson Thor: mem_get_info reports system-wide memory on integrated GPUsPosiblemente ocupada @LinCanNerd la tomó hace 7 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 25/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2706 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
test_cuda_pack_reconstruction_matches_pytorch_at_scale[iq1_m] fails on Jetson Thor: exact ties exceed the blocks // 1000 boundPosiblemente ocupada @LinCanNerd la tomó hace 7 días. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 35/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2705 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Todos los issues de NVIDIA/Model-Optimizer
Issues similares
-
`LazyFrameRemote` and `ExecuteRemote` sinks do not accept `Path`, like `LazyFrame` sinks do.Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 62/100
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 74/100
WingedGuardian/GENesis-AGI#3375 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
curriculum documentation quality
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
githubnext/gh-aw-workshop#4601 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
approved Good First Issue scope: docs
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 85/100
hiero-ledger/hiero-sdk-python#2730 · 3 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día