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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Трамп высказался о непростом решении по Ирану09:14
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在歷史轉折的79週年，年輕世代有著自己的詮釋和感受，李承璦表示自己學習歷史更像是一種「解碼」當下的過程：「為什麼硬幣上是這些光頭？為什麼學校有教官室？了解這些根本原因後，我們才能談論分歧來自什麼？有人該為此負責嗎？我們該如何共存？」
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