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Gemma 31b
Gemma 31b
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Gemma-4 模型已移植到 AWS Inferentia2 加速器
作者成功将包括密集型和专家混合（MoE）变体在内的整个 Gemma-4 模型家族移植到 AWS Inferentia2 加速器上运行。这需要大量手动工作，因为供应商提供的工具（如 optimum-neuron 和 Neuron vLLM）不支持 Gemma-4 的特定架构，例如 KV 共享和 MoE。该过程需要自定义跟踪和编译管道，其中 31B 密集型模型和 26B-A4B MoE 模型带来了独特的扩展和架构挑战。
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Google Gemma 4模型现已可在Unsloth上运行和训练
Google发布了Gemma 4，这是一套包含E2B、E4B、26B-A4B和31B的全新模型。这些模型现已兼容Unsloth，一个优化模型训练和推理的平台。Unsloth使用户能够在仅6GB内存的设备上运行较小的Gemma 4模型，使其在手机等设备上可用，而较大的模型则需要约18GB内存。此次更新还显著提高了工具调用（tool calling）的准确性和稳定性，减少了错误并增加了允许的调用次数。