01版 - 一步一个脚印坚定朝前走

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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。。Line官方版本下载对此有专业解读

在例子中,单个请求占用载体线程的总时间其实只有几毫秒(执行非阻塞代码的时间),其他 350ms 都在等待。所以理论上,如果载体线程足够多(比如 Tomcat 默认有 200 个平台线程作为载体),就可以同时处理海量虚拟线程,吞吐量自然暴增。