Dev.to | 📄 原文链接 | 2026-07-24 收录

Gemma 4B QAT 在 GCE NVIDIA L4 上的部署实践

来源：dev.to — Jul 14

📋 概述

提供将经过量化感知训练（QAT）的 Gemma 4（4B 参数）部署到 Google Compute Engine NVIDIA L4 GPU 实例的指南。文章使用 Antigravity CLI 和 MCP 工具链来管理部署流程，讨论了 QAT 模型在 GPU 上的性能特征、内存占用优化和推理延迟，并与 TPU 部署进行了对比。

🔑 核心要点

在 GCE NVIDIA L4 GPU 上部署 QAT 量化版 Gemma 4 4B 模型
使用 Antigravity CLI + MCP 工具链管理 GPU 部署流程
分析 QAT 模型在 GPU 上的性能特征：内存占用优化和推理延迟
提供GPU vs TPU 部署的对比参考

💡 金句

QAT 量化后的 Gemma 4 在 NVIDIA L4 GPU 上的表现——与 TPU 部署的对比值得关注。

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