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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。

Thinking Step 3: 推理第二个人。他听到了第一个人的话,推断出第一个人想要。如果第二个人自己不想要,他会说“不”。他说“不知道”,说明他自己也想要,但他不确定第三个人。

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