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Quantization ladder, GGUF export, HF release, model manifest

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
huggingface
Área
machine-learning, release

Línea de trabajo

Resolve dependency #75, then start with convert_hf_to_gguf.py and the test-set evaluation workflow. Produce RESULTS.md, MODEL_CARD.md, and models/manifest.json covering the listed quantizations, grammar modes, scores, hashes, sizes, and RAM requirements; verify the manifest hashes through the CI check and publish the evidence.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

area:ml

Part of the JobTrail v2 rebuild · design doc · all drafts · draft #15

Depends on: #75

Scope

  • Convert to GGUF (convert_hf_to_gguf.py) and quantize: F16, Q8_0, Q6_K, Q4_K_M, Q4_0.

  • Evaluate each on test set, grammar on/off.

  • Publish to HF Hub with MODEL_CARD.md (intended use, eval results by slice, limitations, failure taxonomy).

  • models/manifest.json: id, display name, URL, sha256, size, quant, min RAM, test-set scores — consumed by mobile (#79) and web (#89).

Acceptance criteria

  • Accuracy vs size vs quant table in RESULTS.md.

  • sha256s in manifest match published files (CI check that fetches HEAD/size).

Definition of done (all issues)

Definition of done (every issue):

  • Acceptance criteria met with evidence linked in the closing comment (test run, results JSON, screenshot/recording).

  • needs-device issues: benchmark JSON + short screen recording from the named device committed under evidence/<issue#>/.

  • No claim in README/docs that isn't backed by a committed artifact.

  • CI green.

Device shorthand: Note 9S = Redmi Note 9S 6 GB (Snapdragon 720G, CPU-only), the minimum-spec device. iPhone = iPhone 16 Pro.

Budget rule: free tiers first (Gemini API free tier, Kaggle/Colab free GPUs, HF Hub, Vercel Hobby). Any script calling a cloud model must throttle to free-tier limits, checkpoint/resume, and log token usage. Paid spend only with owner approval, capped at a few dollars.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
0
Forks
0
Merge medio
2 d 20 h
PR fusionados (30 d)
32

Preparar el entorno

  • Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
  • Tiene una plantilla de pull request
  • Sin guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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