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Google 仅以 PyTorch 格式发布了 FunctionGemma。我完成了整个转换流程,并上传了最终的 .task 文件:sasha-denisov/function-gemma-270M-it。这是 Google 的原始模型,未经微调。准确率约为 58%——虽然不算完美,但足以用于实验和原型开发。只想尝试在设备上调用函数?那就下载这个模型吧。
,这一点在Line官方版本下载中也有详细论述
"From when you first wake up, you think, is today going to be the day we get that call?" he said.
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该流程首先使用 TRL/SFTTrainer 对 JSONL 格式的训练数据上的 google/functiongemma-270m-it 基础模型进行微调。训练完成后,使用 ai-edge-torch 和 dynamic_int8 量化算法将模型转换为 TFLite 格式。最后一步取决于目标运行时环境:对于 MediaPipe,将 TFLite 模型与分词器和停止标记合并到一个 .task 包中,该包可在 iOS、Android 和 Web 上运行。或者,你可以将其打包为 .litertlm 格式,用于 LiteRT-LM 运行时,该运行时提供 NPU 加速和更广泛的平台支持,包括桌面平台。
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