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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多語背景一直是我人生的一部分。我出生在一個以古吉拉特語為母語的家庭，來自印度的父母在 1970 年代從坦尚尼亞（Tanzania，坦桑尼亞）移民到英國。兒時，每週六我都會去當地的廟宇上課，補強我的閱讀與書寫能力。
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以实干出政绩，干在实处方能走在前列。
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