GripNews🌘 在本機運行 Google Gemma 4：透過 LM Studio 全新無頭 CLI 與 Claude Code 實現
➤ 擺脫雲端限制，打造屬於你的高效本地 AI 推理環境
✤ https://ai.georgeliu.com/p/running-google-gemma-4-locally-with
本文探討瞭如何在個人電腦上運行 Google 最新推出的 Gemma 4 模型。透過 LM Studio 0.4.0 版本新增的 `llmster` 推論引擎與 `lms` 命令行工具，開發者無需圖形介面即可輕鬆管理與運行大型語言模型。作者以具備 48GB 統一記憶體的 MacBook Pro 為例，詳細說明瞭如何部署具備「專家混合架構」（MoE）的 Gemma 4 26B 模型。這種架構讓模型在保持極高推理品質的同時，顯著降低了對記憶體的需求，並能在本機端實現每秒 51 個 token 的高效生成速率。
+ 這篇文章展示了 MoE 架構對於本地部署的巨大價值，特別是在有限的硬體
#人工智慧 #本機模型 #LLM #LM Studio #Claude Code #Gemma 4
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本文探討瞭如何在個人電腦上運行 Google 最新推出的 Gemma 4 模型。透過 LM Studio 0.4.0 版本新增的 `llmster` 推論引擎與 `lms` 命令行工具，開發者無需圖形介面即可輕鬆管理與運行大型語言模型。作者以具備 48GB 統一記憶體的 MacBook Pro 為例，詳細說明瞭如何部署具備「專家混合架構」（MoE）的 Gemma 4 26B 模型。這種架構讓模型在保持極高推理品質的同時，顯著降低了對記憶體的需求，並能在本機端實現每秒 51 個 token 的高效生成速率。
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