Gemma 2B QAT 在 GCE NVIDIA L4 上的部署实践
来源：dev.to — Jul 13
📋 概述
提供将经过量化感知训练（QAT）的 Gemma 4（2B 参数）部署到 Google Compute Engine NVIDIA L4 GPU 实例的逐步指南。相较于 4B 版本，2B 模型在单 GPU 上的推理延迟更低、内存占用更小，适合边缘部署和实时应用场景。文章使用 Antigravity CLI 和 MCP 工具管理部署和性能基准测试。
🔑 核心要点
- 在 GCE NVIDIA L4 GPU 上部署 QAT 量化版 Gemma 4 2B 模型
- 相比 4B 版本：推理延迟更低、内存占用更小，适合边缘部署
- 使用 Antigravity CLI + MCP 工具链管理部署和性能测试
- 适用于实时应用和边缘计算等低延迟场景
💡 金句
2B QAT 模型在单张 L4 GPU 上的推理性能——比 4B 版本更适合边缘场景。
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