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Google 发布 EmbeddingGemma 2，可在 0.5GB 内存本地运行
Google 发布 EmbeddingGemma 2，这是一个可在 0.5GB RAM 本地运行的新开源模型。该模型采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M，由 270M 文本模型、170M 视觉模型和 300M 音频模型组合而成，可通过 Unsloth 运行与训练，并提供 GGUF 文件和使用指南。
Google 发布 EmbeddingGemma 2，这是一款可在本地运行、仅需 0.5GB 内存的新型开源模型。
这个 7.4 亿参数、采用 Apache 2.0 协议的模型，由 2.7 亿文本模型与视觉（1.7 亿）+ 音频（3 亿）组合而成。
可通过 Unsloth 运行和训练该模型。
GGUF：huggingface.co/unsloth/embed…
指南：unsloth.ai/docs/models/embed…
来源：UnslothAI · x.com