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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我的原则就是我小时候被怎么对待，我不爽，那我尽量不去做（除了原则性问题）。对于学习来说，我也已经处于半随缘状态。不过新的一年，我希望自己可以做到：
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但理想主义和现实主义之间，难免会有碰撞，尤其是前沿模型的研发，往往需要长期、稳定的战略支持以及低压力的资金环境。不上市，反而有利于公司避开资本的短期干扰，让月之暗面尽可能为那个长期目标而战。
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