Automated systems making consequential decisions with insufficient human oversight
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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。
2025 年，DataWorks 的核心优势聚焦两大方向：一是 AI + 大数据深度融合，通过集成 Spark、Ray 等 AI 友好引擎与 Copilot 智能开发能力，支持从数据准备、特征工程到大模型推理的端到端 pipeline；二是湖仓一体架构升级，全面兼容 Paimon、Iceberg、Delta Lake 等开放湖格式，实现结构化与非结构化数据统一存储、统一元数据管理与统一治理，构建高性能、低成本、可扩展的新一代数据基础设施。，详情可参考Line官方版本下载