Update README.md

README.md

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 base_model: unsloth/gemma-2-9b-bnb-4bit
 language:
-- en
+- pt
 license: apache-2.0
 tags:
 - text-generation-inference
@@ -11,6 +11,45 @@ tags:
 - gguf
 ---
 
+# Boto 9B - GGUF
+- Criador do Modelo: [Luciano Santa Brígida](https://lucianosb.com.br/)
+- Modelo Original: [Boto-9B](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B)
+
+Boto-9B é um modelo de linguagem de 9 bilhões de parâmetros, otimizado a partir do Gemma2-9B.
+
+Confira os [presets](https://huggingface.co/lucianosb/boto-7B-GGUF/tree/main/presets) para usar com [LM Studio](https://lmstudio.ai/).
+
+## Arquivos Incluídos
+
+| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho  | Desc |
+| ---- | ---- | ---- | ---- | ----- |
+| [boto9b.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q2_K.gguf) | q2_K | 2 | 3.81 GB | Quantização em 2-bit. Significativa perda de qualidade. Não-recomendado. |
+| [boto9b.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q3_K_M.gguf) | q3_K_M| 3 | 4.76 GB | Quantização em 3-bit. |
+| [boto9b.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q3_K_S.gguf) | q3_K_S | 3 | 4.34 GB | Quantização em 3-bit. |
+| [boto9b.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q4_0.gguf) | q4_0 | 4 | 5.44 GB | Quantização em 4-bit. Prefira usar o Q3_K_M|
+| [boto9b.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q4_K_S.gguf) | q4_K_S | 4 | 5.48 GB | Quantização em 4-bit. |
+| [boto9b.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q3_K_L.gguf) | q3_K_L | 3 | 5.13 GB | Quantização em 3-bit com menor perda de qualidade. |
+| [boto9b.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q4_K_M.gguf) | q4_K_M | 4 | 5.76 GB | Quantização em 4-bit. |
+| [boto9b.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q4_1.gguf) | q4_1 | 4 | 5.96 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
+| [boto9b.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q5_0.gguf) | q5_0 | 5 | 6.48 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
+| [boto9b.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q5_1.gguf) | q5_1 | 5 | 7 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
+| [boto9b.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q5_K_M.gguf) | q5_K_M | 5 | 6.65 GB | Quantização em 5-bit. Melhor performance. Recomendado. |
+| [boto9b.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q5_K_S.gguf) | q5_K_S | 5 | 6.48 GB | Quantização em 5-bit. |
+| [boto9b.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q6_K.gguf) | q6_K | 6 | 7.59 GB | Quantização em 6-bit. |
+| [boto9b.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/lucianosb/boto-9B-GGUF/blob/main/boto9b.Q8_0.gguf) | q8_0 | 8 | 9.83 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.
+
+
+## Template
+
+````
+### Instrução:
+{prompt}
+
+### Resposta:
+````
+
 # Uploaded  model
 
 - **Developed by:** lucianosb
@@ -19,4 +58,4 @@ tags:
 
 This gemma2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 
-[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
+[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)